Data Scientist

На курсе “Data Scientist” вы научитесь:

Работать с SQL

• Научитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию

Использовать Python и библиотеки анализа данных

• Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных

Строить модели машинного обучения

• Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Использовать сложную математику для Data Science

• Освоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Программа курса "Data Scientist":

• Блок 1: "Получение и подготовка данных: SQL"
• Блок 2: "Python для анализа данных"
• Блок 3: "Построение Machine Learning моделей"
• Блок 4: "Нейронные сети и NLP"
• Блок 5: "Рекомендательные системы"
• Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Навыки после курса:

Машинное обучение

• Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM

Продвинутая математика для ML

• Линейная алгебра, теория вероятности, теория множеств для работы с машинным обучением

Обработка языка (NLP)

• Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод

Декомпозиция метрик

• Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей

Мат.статистика

• Продвинутый уровень мат.статистики для аналитики данных

Рекомендательные системы

• Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей

Обработка картинок Machine Learning

• Поиск по картинкам. Сегментация изображений, детекция объектов

SQL

• Продвинутый уровень SQL: конкатенация строк, оконные функции и ускорение запросов

Python

• Аналитика данных с помощью библиотек Python: Pandas, Numpy, SciPy, Seaborn, Matplotlib и др

Визуализация данных

• С помощью Python и машинного обучения

Презентация данных

• Презентация результатов анализа данных для принятия решений