
Фаттахова Автор курса Senior Data Scientist, Team Lead, SberData, Сбер
Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению. Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.
Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало.
Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.
по данным rabota.md: средняя зарплата начинающего дата-сайентиста
В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы освоите Python, актуальные версии инструментов для работы и научитесь сами решать нестандартные задачи. Вас ждут:
Data scientist не просто слепо применяет изученные инструменты. Вы научитесь сами решать проблемы: разрабатывать планы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Освоите Python, Git и визуализацию данных в Power BI. Будете на «ты» с Jupyter Notebook, сможете обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow.
Научитесь читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.
Научитесь оценивать собранные данные и удалять непригодные для дальнейшего анализа атрибуты. Узнаете, как с помощью встроенных программных модулей Python, знаний математики и статистики исправлять ошибки в датасетах.
Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
Вы начнёте с простых моделей машинного обучения, которые требуют минимальных знаний программирования. После вводного курса такие термины, как регрессия, кластеризация, векторные и матричные вычисления не будут казаться чем-то страшным.
Вас ждут 3 курса, на которых вы получите все знания и навыки, необходимые для старта карьеры в Data Science.
Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
Научитесь общаться с заказчиками, выявлять потребности, собирать и документировать требования, проводить интервью.
Освоите азы языка Python на достаточном уровне, чтобы уверенно работать с данными.
Научитесь выгружать данные из различных источников, освоите инструменты Excel, SQL и Power BI. Узнаете, как описывать и оценивать качество исходных данных.
Освоите разведочный анализ данных: научитесь находить, очищать и подготавливать массивы данных так, чтобы на выходе иметь готовый к дальнейшей работе датасет.
Научитесь формулировать и проверять гипотезы. Пройдёте основы моделирования в машинном обучении и аналитике, создадите свою первую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика.
Узнаете, как сравнивать модели и оценивать их качество. Приготовите модель к промышленной эксплуатации.
Превратите модель в законченный продукт. Научитесь автоматизировать потоки данных, запускать модели на серверах, следить за работой модели.
Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
Наш менеджер свяжется с вами
в ближайшее время
Отзывы участников
Частично не нравится чат однокурсников. Люблю в качестве практики читать вопросы других и отвечать на них в чате или просто для себя, общаться по делу, а в реальности приходится пролистывать много флуда ежедневно.
38 отзывов