Введение в Data Science

Рассмотрите специфику отдельных направлений в Data Science. Узнаете, какими компетенциями должны обладать соответствующие специалисты.

Введение в курс

Поймёте, как построено обучение на курсе, и кто будет на нём преподавать. Поближе познакомитесь с программой.

Business understanding. С чего начинается работа с данными

Познакомитесь с общим устройством бизнес-процессов и поговорите о том, как в них встраивается работа с данными.

Data understanding. Excel

Освоите азы Microsoft Excel. Научитесь эффективно пользоваться всем его функционалом.

Введение в Python

Разберётесь в синтаксисе и отдельных элементах Python. Приобретёте соответствующие навыки.

Переменные и типы данных

Узнаете, как устроены переменные и типы данных в изучаемом языке программирования.

Условия

Сможете грамотно работать с отдельными условиями в Python. Отточите соответствующие навыки.

Циклы

Рассмотрите разные циклы в Python и научитесь правильно ими пользоваться. Сможете применять новые знания на практике.

Алгоритмы и структуры данных

Разберётесь в теории алгоритмов и структур данных в контексте изучаемого языка программирования.

Функции

Получите представление о том, как именно устроены функции в Python. Научитесь работать с ними в профессиональной деятельности.

Коллекции в Python

Поймёте, для чего нужны коллекции и как грамотно их использовать. Познакомитесь с их классификацией.

Чтение файлов в Python и командной строке

Обсудите всё, что связано со чтением файлов. Приобретёте и отточите навыки работы с командной строкой.

Библиотека Pandas

Разберётесь в функционале и инструментарии библиотеки Pandas. Узнаете, как грамотно применять её для решения различных задач.

Получение данных с помощью API

Обучитесь новым методикам и сможете применять их на практике. Дадите определение понятию API.

Базы данных

Узнаете, что такое базы данных и какие задачи они выполняют. Разберётесь в конкретных методиках их обработки.

Язык запросов SQL

Разберётесь в возможностях языка запросов SQL. Освоите его синтаксис и функционал. Сможете решать рабочие задачи с его помощью.

Power BI

Ознакомитесь с функционалом такого инструмента, как Power BI. Поймёте, для чего он может понадобиться в вашем профессиональном поле.

Data preparation

Подробно изучите данный этап работы с информацией и вникните во все важные тонкости. Сможете работать с ним на практике.

Разведочный анализ данных: data cleaning

Начнёте изучать разведочный анализ данных. Обсудите процесс очистки. Приобретёте практические знания.

Разведочный анализ данных: data visualization

Поговорите обо всём, что касается визуализации данных. Освоите соответствующие форматы. Научитесь грамотно работать с каждым из них.

Разведочный анализ данных. Feature engineering

Дадите характеристику такому понятию, как feature engineering. Приобретёте связанные с этим навыки.

Modeling

Разберётесь в вопросах моделирования в сфере Data Science. Разберёте новые методы и техники.

Машинное обучение

Познакомитесь с основами машинного обучения и поймёте, как устроены соответствующие модели.

Линейные модели и нейронные сети

Рассмотрите теорию линейных моделей. Разберётесь в специфике нейросетей. Узнаете, как их можно применять в профессии.

Метрики в аналитике

Научитесь грамотно работать с ключевыми метриками в сфере аналитики. Приобретёте навыки их расчёта.

Маркетинговая аналитика

Познакомитесь с теорией и практиками маркетинговой аналитики. Подробно изучите эту сферу.

Продуктовая аналитика

Получите представление о том, как ведётся разработка продукта и зачем нужна обработка данных в данной сфере.

Modeling. Заключение

Закончите изучать Modeling. Подведёте итоги и расширите теоретическую базу.

Evaluation

Получите представление о том, как строится процесс анализа и оценки данных.

Deployment

Познакомитесь с особенностями этапа развёртки. Отточите связанные с этим навыки.

Модель как API

Узнаете, что такое API. Рассмотрите соответствующие методы и техники.

Мониторинг моделей

Поймёте, как должен быть построен контроль за работой моделей.

Airflow

Рассмотрите особенности платформы Airflow и научитесь грамотно с ней работать.

Заключение

Подведёте общие итоги модуля и вспомните пройденную теорию.

Основы математики для Data Science

Изучите базовую математическую теорию, которая пригодится для анализа и дальнейшей работы с данными.

Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования

Поговорите о базовых математических объектах, дробях и преобразования. Ознакомитесь с функционалом SymPy.

Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты

Углубитесь в изучение SymPy. Научитесь работать с разными видами функций.

Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики

Разберётесь в свойствах функций одной переменной. Сможете читать и строить соответствующие графики.

ML. Интерполяция и полиномы

Освоите новую терминологию, связанную с машинным обучением. Приобретёте соответствующие навыки.

ML. Аппроксимация и преобразования функций

Узнаете, что такое аппроксимация. Рассмотрите связанные с этим задачи. Затронете вопросы преобразования функций.

ML. Аппроксимация и производные

Углубитесь в аппроксимацию и поговорите о функциях производных. Сможете работать с этими понятиями на практике.

ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики

Научитесь грамотно работать с функциями, включающими в себя несколько переменных.

ML. Частные производные функции нескольких переменных

Подробно изучите частные производные функции и их свойства в контексте машинного обучения.

ML. Вектора и матрицы. Градиент

Рассмотрите новую терминологию и практики машинного обучения. Поговорите векторах, матрицах и градиентах.

ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений

Дадите определение понятию линейных регрессий. Сможете решать соответствующие уравнения.

Задача аппроксимации как матричное уравнение

Поймёте, что из себя представляют матричные уравнения. Приобретёте связанные с этим навыки.

Основы статистики и теории вероятностей

Научитесь работать со случайными величинами и событиями. Обсудите всё, что нужно знать о статистике и теории вероятности.

Введение в теорию вероятностей

Познакомитесь с основами теории вероятности. Изучите необходимую терминологию. Получите базовые знания об этой теме.

Случайные события

Поговорите о том, как устроена обработка случайных событий. Приобретёте и улучшите сопутствующие умения.

Случайная величина

Обсудите случайные величины и их особенности. Расширите теоретическую базу по данному вопросу. Отточите навыки.

Непрерывные распределения. Общие сведения

Дадите определение и общую характеристику понятию непрерывных распределений. Научитесь грамотно с ними работать.

Основные виды непрерывных распределений

Продолжите изучать предыдущую тему. Детально изучите соответствующую классификацию.

Статистические тесты

Рассмотрите особенности статистических тестов. Научитесь с ними работать.

Шагане Мирзоян

Курсы Шагане Мирзоян