Основы Data Science и машинного обучения
Погрузитесь в мир науки о данных с нашим комплексным курсом. Изучите основы статистики, работу с данными на Python, визуализацию и построение моделей машинного обучения. Курс идеально подходит для начинающих и включает практические проекты на реальных данных.
Что вы получите:
- Доступ к материалам курса на 12 месяцев
- 50+ часов видеолекций и практических занятий
- Персональная поддержка ментора
- Сертификат международного образца
- Готовое портфолио из 5 проектов
О курсе
Этот курс разработан для тех, кто хочет начать карьеру в Data Science или расширить свои знания в области анализа данных. Вы научитесь работать с реальными данными, применять статистические методы и создавать модели машинного обучения для решения бизнес-задач.
В ходе обучения вы освоите Python и его ключевые библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn. Научитесь проводить разведочный анализ данных, очищать и подготавливать данные для анализа, визуализировать результаты и строить предиктивные модели.
Курс включает работу над реальными проектами из различных сфер: финансы, маркетинг, e-commerce, что позволит вам сформировать портфолио и получить практический опыт, востребованный работодателями.
Программа курса
Модуль 1: Введение в Data Science (2 недели)
- Что такое Data Science и где он применяется
- Основы Python для анализа данных
- Работа с Jupyter Notebook
- Основы NumPy и Pandas
Модуль 2: Статистика и анализ данных (3 недели)
- Описательная статистика
- Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn
- Работа с пропущенными данными
- Корреляционный анализ
Модуль 3: Машинное обучение (4 недели)
- Введение в машинное обучение
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений и случайный лес
- Кластеризация и методы без учителя
Модуль 4: Практические проекты (3 недели)
- Проект 1: Анализ оттока клиентов
- Проект 2: Прогнозирование цен
- Проект 3: Рекомендательная система
- Итоговый проект
Ваш преподаватель
Александр Петров - Senior Data Scientist с 8-летним опытом работы в ведущих технологических компаниях. Специализируется на машинном обучении и анализе больших данных.
Александр имеет степень PhD в области прикладной математики и является автором более 15 научных публикаций. Он руководил проектами по внедрению ML-решений в финансовом секторе и e-commerce, что принесло компаниям миллионы рублей дополнительной прибыли.
За время преподавательской карьеры обучил более 2000 студентов, многие из которых успешно работают в области Data Science в России и за рубежом.