Программа курса

Введение в Data Science и настройка рабочей среды

На этом курсе начинают с основ Data Science - что это за профессия и какие задачи решает специалист. Слушатели установят Python и Jupyter Notebook, научатся работать в этой среде. Первые шаги в Python включают работу с переменными, списками и условными операторами - все, что нужно для старта в анализе данных.

Работа с данными и библиотекой Pandas

Далее курс покажет, как загружать, очищать и обрабатывать данные в Python. Основное внимание уделяется библиотеке Pandas - инструменту, без которого не обходится ни один аналитик. Слушатели научатся трансформировать сырые данные в структурированную информацию, подготавливая ее для дальнейшего анализа.

Машинное обучение: предсказание и кластеризация

Здесь рассматривают основы машинного обучения. Сначала - как строить модели для предсказания. Затем - методы кластеризации и уменьшения размерностей. Каждую тему закрепляют практическими заданиями, где слушатели непосредственно работают с реальными данными.

Нейронные сети и завершающий проект

Завершающие модули посвящены нейронным сетям и глубокому обучению. Слушатели узнают, как эти технологии применяют в современных Data Science проектах. В конце курса - практический проект, где объединяют все полученные навыки для решения реальной задачи.

Почему стоит изучать Data Science

Data Science - это профессия с постоянным спросом на рынке труда. Компании всех отраслей ищут специалистов, которые умеют анализировать данные. Заработные платы в этой отрасли остаются высокими из-за дефицита квалифицированных кадров.

Работа data scientist позволяет непосредственно влиять на бизнес-решения компании. Специалисты работают с разнообразными задачами - от обработки данных до создания сложных моделей. Отрасль постоянно развивается, поэтому всегда есть возможность изучать новые технологии и методы.

Как устроено обучение

Курс включает лекционные модули и живые онлайн-встречи с преподавателем. После каждого занятия слушатели получают домашние задания для закрепления материала. Преподаватель дает развернутый фидбек по всей работе.

Участники имеют доступ к групповому чату для общения и обсуждения вопросов. После успешного завершения курса выдается сертификат, который подтверждает полученные навыки.

Что включено

Выдается диплом/сертификат

Гибкий график

Сопровождение ментора

Data Science

О курсе

Программа курса

Введение в Data Science и настройка рабочей среды

Работа с данными и библиотекой Pandas

Машинное обучение: предсказание и кластеризация

Нейронные сети и завершающий проект

Почему стоит изучать Data Science

Как устроено обучение

Что включено

О школе

Web Academy

Другие курсы школы

Business Analysis in IT + AI модуль

Swift з нуля

IT Project Management