Програма курсу

Вступ до професії та інструменти

На цьому курсі починають з основ - розбирають, що таке дані і як бізнес може їх використовувати. Слухачі зрозуміють різницю між Data Scientist, Data Analyst та іншими суміжними професіями. Визначать власні сильні сторони для роботи з даними. Одночасно знайомляться з Python - основним інструментом у цій галузі. Вивчають базовий синтаксис, принципи ООП та функціонального програмування. Вчаться працювати в Jupyter Notebook та використовувати бібліотеки для Data Science.

Математична основа та бази даних

Далі курс охоплює математичну підготовку - лінійну алгебру, вектори, матриці та теорію ймовірностей. Це допомагає формалізувати задачі математичною мовою. Паралельно вивчають роботу з базами даних - як правильно зберігати інформацію та отримувати її за допомогою SQL-запитів. Слухачі вчаться використовувати оператори SELECT, WHERE, JOIN для витягування потрібних даних.

Методи машинного навчання

Тут переходять до практичного машинного навчання. Вивчають регресію, класифікацію, кластеризацію та прогнозування. Працюють з різними алгоритмами - від дерев рішень до нейронних мереж. Вчаться оцінювати якість моделей за допомогою метрик. На цьому етапі будують першу нейронну мережу та працюють з фреймворками TensorFlow і PyTorch.

Аналіз даних та робота з Big Data

Цей модуль присвячений підготовці даних до аналізу. Слухачі вчаться зчитувати дані з різних форматів, обробляти пропуски та будувати зрозумілі візуалізації. Розбирають EDA та Feature Engineering. Далі переходять до роботи з великими даними - вивчають Spark, PySpark та принципи розподілених систем. Працюють у Databricks Notebooks та опановують паралельні обчислення.

Підхід до роботи та фінальний проект

На завершальних заняттях формують професійний підхід до роботи. Вчать формулювати гіпотези, розуміти потреби бізнесу та презентувати результати. Фінальна частина - практичний проект з реальними даними. Слухачі обробляють інформацію, будують візуалізації, створюють пайплайн та тренують модель для прогнозування. Захищають свій проект перед колегами.

Що включено

Видається диплом/сертифікат

Гнучкий графік

Реальний проект у портфоліо

Супровід ментора

Data Scientist

Про курс

Програма курсу

Вступ до професії та інструменти

Математична основа та бази даних

Методи машинного навчання

Аналіз даних та робота з Big Data

Підхід до роботи та фінальний проект

Що включено

Про школу

Robot Dreams

Інші курси школи

DevOps Engineer

Основи геймдизайну

SQL Advanced для аналітики