онлайн-курс

Python для Data Science

Анна Пылева

Senior Data Scientist в Parimatch Tech

 
читать дальше
Дата: 14 декабря – 4 февраля
Длительность:

16 онлайн-занятий

по вторникам и субботам

Курс научит решать основные задачи Data Science с помощью углубленной работы с Python и его библиотеками. В результате ― вы сможете строить продвинутые визуализации, находить взаимосвязи в данных, делать прогнозы и обучать модели.

Курс подойдет
Аналитикам

После курса вы освоите 11 библиотек Python для Data Science и научитесь с помощью простого кода проводить манипуляции над данными и на основе глубокого анализа предлагать бизнес-решения, которые точно сработают.

Разработчикам

После курса вы будете проводить Exploratory Data Analysis, делать прогнозы и строить простые ML-модели. Узнаете, как находить инсайты в графиках и диаграммах, а потом на основе анализа формулировать и валидировать статистические гипотезы.

Необходимые знания
Python

Знать синтаксис языка, работать с разными типами и структурами данных, уметь обрабатывать ошибки и исключения, устанавливать библиотеки

Линейная алгебра

Помнить скалярное умножение векторов и знать, как умножить матрицы

Статистика

Понимать, что такое случайная величина, функция плотности, функция распределения, мода и медиана выборки

О курсе

Сфера Data Science покрывает огромный пласт задач: от анализа больших данных до построения ML-моделей. Мы начнем в них разбираться уже на первом занятии и постепенно освоим ключевые библиотеки Python для обработки, анализа и визуализации данных.

На практике мы научимся решать такие задачи, как:

→ очистка данных и поиск отсутствующих значений

→ прогнозирование и классификация

→ кластерный анализ данных и поиск взаимосвязей

→ запуск a/b-тестирований и валидация гипотез

→ отбор признаков и построение моделей machine learning.

По итогам курса вы сможете проводить Exploratory Data Analysis, делать прогнозы и начать свой путь в Data Science.

В программу курса входят:
01
Инструменты

Научитесь работать с цифрами и математическими формулами в NumPy, с табличными данными ― в Pandas, с визуализациями ― в Matplotlib, Seaborn и Plotly. И освоите еще 6 библиотек Python для Data Science.

02
Сильный контент

Получите overview основных задач Data Science, разберете базовые типы визуализаций и модели регрессий, техники построения ансамблей и machine learning моделей.

03
Практика

Во время обучения вас ждет очень много практики. Вы будете выполнять сложные домашние задания и получать фидбек от лектора по каждому.

04
Карьера

Значительно расширите стек навыков, сможете внедрить новые решения на текущей работе и заложите фундамент для развития в Data Science.

Лектор
Анна Пылева
Senior Data Scientist в Parimatch Tech
развивает проекты Data Science и работает над улучшением бизнес-показателей в Parimatch Tech
последние 6 лет работает с данными: сначала как аналитик, затем — как Machine Learning Engineer и Data Scientist
работала в команде по разработке алгоритмов компьютерного зрения для мобильных устройств в Eyesight Technologies
разработала ряд функций на основе CV и NLP, например, обнаружение дубликатов товаров по названию, изображению и соответствию цены, на позиции Machine Learning Engineer в EVO.company
разработала с нуля и запустила более 10 проектов в направлениях Tabular Data Processing, Business Intelligence, Computer Vision, Natural Language Processing
провела более 15 лекций на разные темы Data Science и Machine Learning
Программа курса
Регистрация
 
 
 
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности.