Введение в Data Science

Категория обучения:
Введение в Data Science
Длительность курса:
6.00
Формат курса:
Онлайн-занятия, Обратная связь кураторов, Домашние задания, Чат студентов, Практические вебинары
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Поделиться с друзьями:
Особенности курса:
Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.
Для кого подойдет курс:

Новичкам

Программистам

Начинающим аналитикам

Описание курса:

На курсе вы научитесь

  • Аналитически мыслить

Data scientist не просто слепо применяет изученные инструменты. Вы научитесь сами решать проблемы: разрабатывать планы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.

  • Работать с инструментами дата-сайентиста

Освоите Python, Git и визуализацию данных в Power BI. Будете на «ты» с Jupyter Notebook, сможете обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow.

  • Извлекать данные из источников

Научитесь читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.

  • Проводить разведочный анализ данных

Научитесь оценивать собранные данные и удалять непригодные для дальнейшего анализа атрибуты. Узнаете, как с помощью встроенных программных модулей Python, знаний математики и статистики исправлять ошибки в датасетах.

  • Строить аналитические модели

Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.

  • Разрабатывать модели машинного обучения
Вы начнёте с простых моделей машинного обучения, которые требуют минимальных знаний программирования. После вводного курса такие термины, как регрессия, кластеризация, векторные и матричные вычисления не будут казаться чем-то страшным.
-35%
108 566 руб.
70 568 руб.
Онлайн-школа
Skillbox — крупный образовательный проект, где каждый желающий может получить престижную профессию. Обучение на площадке проводится по таким направлениям: • маркетинг; • программирование; • дизайн; • управление; • психология; • мультимедиа; • инженерия; • английский язык; • игры.
000
0.0
0.0
0.0
0.0
Нет отзывов. Напишите отзыв первым!
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Также рекомендуем посмотреть курсы
Хотите освоить новую профессию? Выберите наиболее подходящие для вас курсы, прочитав реальные отзывы!
Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science
Есть рассрочка платежа:
Нет
Трудоустройство:
Нет
Считается, что аналитика и Data Science — сложные сферы, требующие особого склада ума.
Основы математики для Data Science
-20%
46 986 руб.
3 132 руб./мес
или сразу 37 589 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему мир
ИТ-специалист в сфере Data Science
-71%
от 471 816 руб.
от 11 403 руб./мес
или сразу от 136 836 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Получите востребованную IT-профессию. Вы узнаете, где и как собирать и обрабатывать данные, чтобы извлечь из них пользу для бизнеса
Полный курс по Data Science
-60%
221 400 руб.
7 380 руб./мес
или сразу 88 560 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
На курсе изучают программирование на Python, библиотеки для анализа, визуализация, математика, Machine Learning, Deep learning и нейронные сети, Data Engineering, Менеджмент.
Data Science: быстрый старт
-50%
92 000 руб.
3 833 руб./мес
или сразу 46 000 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Изучите от основ Python до продвинутых инструментов Hadoop
Основы Data Science
-60%
82 500 руб.
2 750 руб./мес
или сразу 33 000 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Научим использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации

Аналитики Big Data несут ответственность за анализ больших данных для оценки технических характеристик организации и предоставления рекомендаций по усовершенствованию системы.

Специалист может сосредоточиться на:
потоковой передаче и оперативных данных
миграции данных.
Аналитики больших данных могут работать в различных компаниях, включая фирмы, предоставляющие финансовые услуги, и поставщиков технологических услуг.

Требуемые навыки
Аналитики больших данных должны обладать отличными техническими знаниями, поскольку они отвечают за оценку наборов информации и реализацию соответствующих решений.

Опыт и навыки такого специалиста могут включать следующее:
  • программирование и кодирование
  • способность переводить неструктурированную информацию в структурированную
  • умение работать в облачных сервисах, таких как Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure, практические знания SQL, различных CRM, Salesforce.
Специалист по большим данным должен уметь определять тенденции в наборах данных, точно читать модели и разрабатывать правила на основе своего анализа.