< онлайн-курс > < 10 тижнів >

Python для Data Science

Олександра Кардаш

Data Scientist у Shelf

 
читати далі
Дата: 24.10.2022 ― 22.12.2022
Тривалість:

16 онлайн-занять

[щопонеділка та щочетверга]

Курс навчить розв'язувати основні задачі Data Science за допомогою поглибленої роботи з Python та його бібліотеками. В результаті ви зможете будувати просунуті візуалізації, знаходити взаємозв'язки в даних, робити прогнози та навчати моделі.

*мова курсу - ua

Курс підійде
Analysts /
Data Analysts /
Product Analysts

щоб опанувати бібліотеки Python для Data Science, навчитися за допомогою простого коду проводити маніпуляції над даними та на основі глибокого аналізу пропонувати бізнес-рішення, які точно спрацюють.

Python Developers

щоби проводити Exploratory Data Analysis, робити прогнози та будувати прості ML-моделі. Навчитися знаходити інсайти у графіках та діаграмах, а потім на основі аналізу формулювати та валідувати статистичні гіпотези.

Про курс

Сфера Data Science покриває величезний пласт завдань: від аналізу великих даних до побудови ML-моделей. Ми почнемо в них розбиратися вже на першому занятті та поступово освоїмо ключові бібліотеки Python для обробки, аналізу та візуалізації даних.

На практиці ми навчимося розв'язувати такі завдання, як: очищення даних та пошук відсутніх значень, прогнозування та класифікація, кластерний аналіз даних та пошук взаємозв'язків, запуск A/B-тестувань та валідація гіпотез, відбір ознак та побудова моделей machine learning. За підсумками курсу ви зможете проводити Exploratory Data Analysis, робити прогнози та розпочати свій шлях у Data Science.

До програми курсу входять
01
ІНСТРУМЕНТИ

Навчитеся працювати з цифрами та математичними формулами в NumPy, з табличними даними — у Pandas, з візуалізаціями — у Matplotlib, Seaborn та Plotly. І опануєте ще 6 бібліотек Python для Data Science.

02
СИЛЬНИЙ КОНТЕНТ

Отримаєте overview основних завдань Data Science, розберете базові типи візуалізацій та моделі регресій, техніки побудови ансамблів та machine learning моделей.

03
ПРАКТИКА

Під час навчання на вас чекає багато практики. Ви виконуватимете складні домашні завдання та отримуватимете фідбек від лектора щодо кожного.

04
КАР'ЄРА

Значно розширите стек навичок, зможете впровадити нові рішення на поточній роботі та закладете фундамент для розвитку Data Science.

Лектор
Олександра Кардаш
Data Scientist у Shelf ― американському стартапі у сфері knowledge management
була одним з перших Data Scientists в Shelf.io і приймала участь в розбудові DS команди до більш як 15 спеціалістів
має 5 років досвіду в Data Science у різних технічних галузях, працювала зі стартапами від ідеї до готового продукту
у портфоліо ― успішні кейси у сфері Forecasting & Time Series Analysis, оптимізації, предиктивної аналітики та NLP
Програма курсу
Реєстрація
 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтесь з умовами договора-оферти та політикою конфіденційності.