Курсы
Аналитика

Специалист по Data Science

Формат
Онлайн
Длительность
8 месяцев
Трудоустройство
Да
Уровень
Начальный
Результат
Диплом

Описание

Онлайн-курс Специалист по Data Science от онлайн-школы Яндекс Практикум. Образовательные услуги оказываются АНО ДПО «ШАД». Это Школа анализа данных, основанная Яндексом. Оказывает услуги на основании Лицензии № 036031 от 24 марта 2015 года. Документ о прохождении обучения по программе дополнительного профессионального образования также выдается АНО ДПО «ШАД».

Программа курса

Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс

  • Познакомитесь с языком программирования Python, библиотекой Pandas, а также средой программирования Jupyter. Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики и специалисты по Data Science.

Предобработка данных

  • Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.

Исследовательский анализ данных

  • Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.

Статистический анализ данных

  • Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

Сборный проект -1

Введение в машинное обучение

  • Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.

Обучение с учителем (классификация и регрессия)

  • Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.

Машинное обучение в бизнесе

  • Примените свои знания о машинном обучении к задачам бизнеса. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.

Сборный проект -2

Линейная алгебра

  • Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.

Численные методы

  • Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Разберётесь, как обучаются нейронные сети. Для этого вы освоите приближённые вычисления, оценку сложности алгоритма, градиентный спуск и бустинг.

Временные ряды

  • Проанализируете временные ряды. Создадите из них табличные данные и решите задачу регрессии.

Машинное обучение для текстов

  • Представите тексты на естественном языке в качестве таблиц с данными. Примените к ним методы классификации и регрессии. Познакомитесь с алгоритмом TF-IDF, языковыми представлениями word2vec и BERT.

Извлечение данных

  • Познакомитесь с основными системами хранения данных — реляционными базами и распределёнными хранилищами. Научитесь извлекать эти данные запросами на языке SQL и методами библиотеки PySpark.

Как записаться на курс

  • 1

    Нажмите на кнопку Записаться на курс

  • 2

    Ознакомьтесь подробнее с материалом курса и программой обучения на странице школы или университета

  • 3

    Оставьте свои данные в форме заявки и после подтверждения оплатите учебный курс (полностью или в рассрочку)

  • 4

    Получите доступ к учебным материалам

Отзывов пока нет.

Текущая цена

90 000 ₽

Рассрочка

13 000 ₽/мес.
Записаться на курс

Автор курса

Яндекс Практикум

Рейтинг курса

0
0 отзывов

Поделиться курсом

Авторизуйтесь через одну из социальных сетей