Data Scientist от Синергии Академия

Изучите подъязыки SQL: DDL, DML, DCL, и их применение в управлении базами данных.

Научитесь формировать SELECT-запросы для извлечения данных из таблиц с использованием различных условий выборки.

Освоите фильтрацию данных с помощью WHERE и логических операторов. Изучите регулярные выражения для более сложной фильтрации.

Рассмотрите сортировку результатов с помощью ORDER BY и ограничение выборки с помощью LIMIT и OFFSET.

Научитесь использовать условные выражения (CASE, COALESCE, NULLIF) для обработки данных в запросах.

Освоите функции для манипуляции строками (SUBSTRING, LOWER, UPPER, TRIM). Углубитесь в их практическое применение.

Изучите функции для работы с датами и временем в SQL, включая операции добавления и вычитания.

Узнаете об агрегатных функциях (COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG) и их применении для анализа данных. Разберётесь с группировкой данных с помощью GROUP BY и фильтрацией групп с HAVING.

Научитесь использовать оконные функции (ROW_NUMBER, RANK, LAG) для анализа последовательностей данных и понимания различий с агрегатными функциями.

Изучите концепции первичных и внешних ключей в реляционных базах данных и создание связей между таблицами.

Рассмотрите типы связей между таблицами (один к одному, один ко многим) и их влияние на структуру базы данных.

Овладеете методами работы с матрицами и векторами. Разберётесь в техниках анализа систем линейных уравнений. Изучите подходы к нахождению их решений.

Познакомитесь с основами теории вероятностей и их практическими приложениями. Научитесь вычислять вероятности различных событий и создавать модели для анализа случайных процессов.

Исследуете методы сбора, обработки и интерпретации данных в статистике. Освоите принципы гипотезного тестирования. Научитесь рассчитывать доверительные интервалы для оценки параметров выборки.

Научитесь эффективно манипулировать данными с помощью структуры DataFrame, изучив методы для фильтрации, агрегации и преобразования данных в удобный формат.

Познаете основы работы с HTTP-запросами. Научитесь обрабатывать ответы и взаимодействовать с API, чтобы извлекать данные из внешних источников.

Освоите создание различных графиков и диаграмм. Изучите методы настройки стилей и кастомизации для визуализации данных по вашему усмотрению.

Используете Seaborn для создания эстетически привлекательных статистических графиков и визуализации распределений, интегрируя его функционал с Matplotlib для улучшения визуализации.

Изучите методы создания более сложных визуализаций, таких как тепловые карты, и настройку различных стилей и цветовых палитр для достижения наилучшего визуального эффекта.

Научитесь разрабатывать интерактивные графики с помощью Plotly и интегрировать их в веб-приложения, обеспечивая пользователям динамическое взаимодействие с данными.

Углубитесь в создание 3D-графиков и карт. Изучите способы настройки интерактивных элементов и экспортирования графиков для дальнейшего использования.

Научитесь четко формулировать задачи, определять целевые переменные и признаки, а также оценивать эффективность моделей в процессе решения поставленных задач.

Исследуете алгоритмы деревьев решений, применяемые для задач классификации и регрессии. Узнаете о их преимуществах и недостатках, а также о методах борьбы с переобучением.

Откроете для себя лучшие практики разработки и тестирования моделей машинного обучения, которые помогут вам избежать распространенных ошибок и повысить качество ваших решений.

Познакомитесь с основами нейронных сетей, их архитектурой и узнайте, как создавать простые модели с использованием библиотек TensorFlow или PyTorch.

Научитесь анализировать временные ряды для прогнозирования, осваивая методы сглаживания и декомпозиции для более точных предсказаний.

Изучите различные подходы к построению рекомендательных систем. Научитесь оценивать качество предлагаемых рекомендаций.

Освоите методы отбора признаков и техники уменьшения размерности, такие как PCA, чтобы улучшить производительность ваших моделей.

Научитесь применять методы GridSearch и RandomSearch для оптимизации гиперпараметров ваших моделей, что позволит повысить их эффективность.

Изучите ключевые аспекты обработки естественного языка. Познакомитесь с библиотеками, такими как NLTK и spaCy, которые облегчат работу с текстовыми данными.

Освоите алгоритмы кластеризации, включая K-средние и иерархическую кластеризацию, а также методы оценки качества полученных кластеров.

Изучите различные методы регрессии для предсказания непрерывных значений, включая линейную и полиномиальную регрессию, а также их применение в реальных задачах.

Научитесь разрабатывать модели классификации для категориальных переменных, изучив такие алгоритмы, как логистическая регрессия и метод опорных векторов (SVM).

Изучите разнообразные методы анализа данных, такие как SWOT и PEST анализы, которые помогут вам оценить как внутренние, так и внешние факторы, влияющие на бизнес. Познакомитесь с современными инструментами визуализации данных, такими как Tableau и Power BI, которые позволят вам наглядно представить результаты анализа для более эффективного принятия решений.

Откроете для себя ключевые функции Excel, которые помогут вам эффективно анализировать данные и автоматизировать рутинные задачи. Изучите, как разрабатывать сложные формулы и использовать сводные таблицы для глубокого анализа информации и создания отчетов.

Изучите, как использовать различные платформы для разработки чат-ботов, не требуя навыков программирования. Освоите основные принципы проектирования пользовательского интерфейса чат-бота, чтобы создать удобный и эффективный инструмент взаимодействия с пользователями.

Узнаете о различиях между soft skills и hard skills, которые играют ключевую роль в успехе предпринимателя. Научитесь развивать навыки эффективной коммуникации, управления временем и критического мышления, чтобы повысить свою конкурентоспособность в бизнесе.

Освоите техники успешного публичного выступления и презентации своих идей. Научитесь справляться со страхом перед аудиторией и развивать навыки взаимодействия с ней, чтобы ваши выступления были запоминающимися и убедительными.