Специалист по Data Science (науке о данных) обрабатывает большие объемы неструктурированной информации и превращает ее в упорядоченный набор данных.
Специалист по анализу данных может:
- Предсказать, окупится ли новый проект
- Оценить будущий спрос на товары и услуги
- Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
- Создать приборы для автоматической постановки диагноза пациенту
- Усовершенствовать транспортное движение
- Построить систему распознавания лиц
Специалист по анализу данных использует методы науки о данных, строит и тестирует математические модели. Он находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах.
Вы овладеете инструментами:
- Python
- SQL
- Plotly
- Seaborn
- NumPy
- Pandas
- API
- Matplotlib
- Github
- Kaggle
- Hadoop
Ваши результаты после обучения:
- Используете основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов.
- Умеете получать данные из веб-источников или по API.
- Умеете визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib.
- Умеете создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач науки о данных.
- Умеете оценивать качество модели вне зависимости от задачи.
- Применяете методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных.
- Строите математические и ML-модели (машинное обучение) с использованием временных рядов.
- Применяете алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до продвинутых алгоритмов).
- Специализируетесь на ML (машинное обучение)/CV (компьютерное зрение)/NLP-инженерии (обработка естественного языка) (в зависимости от выбранной специализации), применяете современные продвинутые модели для решения отдельных задач.
- Умеете конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот.
- Умеете выводить и поддерживать модели в промышленную эксплуатацию с учетом специфики выбранной специализации.
- Обладаете дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning (обучение с подкреплением) или Data Engineering (инженерия данных)).
Комментарии
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Войдите или зарегистрируйтесь чтобы добавлять комментарии