Открыто

Специалист по Data Science [Яндекс.Практикум] Часть 2 из 8

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем firstovl, 16 окт 2020 в 18:19.

Цена: 13000р.
Взнос: 253р.

Основной список: 56 участников

  1. firstovl

    firstovl ЧКЧлен клуба

    Первая часть

    Специалист по Data Science структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинное обучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей. Помогает создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. Мы хотим научить вас основным инструментам этой профессии: Python и его библиотекам, в том числе Scikit-Learn и XGBoost, Jupyter Notebook, SQL.

    Длительность: 8 месяцев

    [​IMG]
    Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс
    20 часов

    Познакомитесь с языком программирования Python, библиотекой Pandas, а также средой программирования Jupyter. Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики и специалисты по Data Science.

    Предобработка данных
    20 часов

    Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, а также преобразовывать разные форматы данных.

    Исследовательский анализ данных
    20 часов

    Изучите основы теории вероятностей и статистики. Примените их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Познакомитесь с библиотеками SciPy и Matplotlib. Отрисуете диаграммы, поупражняетесь в анализе графиков.

    Статистический анализ данных
    20 часов

    Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики. Узнаете, что такое статистическая значимость, гипотезы и доверительные интервалы.

    Введение в машинное обучение
    20 часов

    Освоите основные концепции машинного обучения. Познакомитесь с библиотекой Scikit-Learn и примените её для создания первого проекта с машинным обучением.

    Обучение с учителем (классификация и регрессия)
    20 часов

    Углубитесь в самую востребованную область машинного обучения — обучение с учителем. Узнаете, как обращаться с несбалансированными данными.

    Машинное обучение в бизнесе
    20 часов

    Примените свои знания о машинном обучении к задачам бизнеса. Узнаете, что такое бизнес-метрики, KPI и A/B-тестирование.

    Линейная алгебра
    20 часов

    Заглянете внутрь нескольких изученных ранее алгоритмов и лучше поймёте, как их применять. На практике освоите с нуля главные концепции линейной алгебры: линейные пространства, линейные операторы, евклидовы пространства.

    Численные методы и алгоритмы
    20 часов

    Разберёте ряд алгоритмов и приспособите их к решению практических задач с использованием численных методов. Приближённые вычисления, оценка сложности алгоритма, градиентный спуск.

    Тексты, временные ряды и feature engineering
    20 часов

    Узнаете, что такое feature engineering в целом. Примените его к текстам и временным рядам. Научитесь векторизировать тексты инструментами word2vec, GloVe, FastText.

    Извлечение данных
    20 часов

    Познакомитесь с основными системами хранения данных — реляционными базами и распределёнными хранилищами. Научитесь извлекать эти данные запросами на языке SQL и методами библиотеки PySpark.

    Компьютерное зрение
    20 часов

    Научитесь решать простые задачи компьютерного зрения с привлечением готовых нейронных сетей и библиотеки Keras. Одним глазком заглянете в Deep learning.

    Рекомендации и обучение без учителя
    20 часов

    Узнаете, что такое рекомендательные системы, и построите свою. Познакомитесь с рядом задач обучения без учителя.
    Код:
    https://praktikum.yandex.ru/data-scientist/
     
  2. Последние события

    1. morglen

      morglen участвует в складчине.

      20 окт 2020 в 21:10
    2. Эль Мариачи

      Эль Мариачи не участвует в складчине.

      20 окт 2020 в 17:21
    3. Хорс

      Хорс участвует в складчине.

      20 окт 2020 в 16:11
    4. MarHaT

      MarHaT не участвует в складчине.

      20 окт 2020 в 13:47
  3. Boomberman30

    Boomberman30 ЧКЧлен клуба

Поделиться этой страницей