Погружение в Data Science и машинное обучения с нуля

Курс познакомит вас со сферой Data Science. Вы узнаете чем занимается специалист в данной области, какие задачи решает и какие он применяет инструменты в своей работе. Мы с вами попробуем представить себя в роли Data Scietist и на практике на простых задачах попробовать обучить свои первые модели, а также сделать на…
Beginner Level
5-10 часов в неделю
Stepik certificate

What you will learn

  • Программировать на Python с нуля
  • Использовать популярные библиотеки Pandas и Scikit-learn
  • Обучать модели машинного обучения
  • Визуализировать результаты при помощи Matplotlib и Seaborn
  • Разбираться в метриках для оценки результата
  • Интерпретировать результат моделей ML

About this course

Data Science - это популярная предметная область, которая занимает одну из лидирующих позиций среди других областей в ИТ. Специалисты, которые занимаются анализом данных и машинным обучением очень востребованы во многих странах мира, в том числе и в России. В дальнейшем эта сфера будет еще больше развиваться, так как многие компании понимают, что именно Data Scientist может привнести огромный вклад в развитие компании, который выражается также в денежном эквиваленте.

 

🔥 Этот курс не перегружен математическими формулами и выводами, задача познакомиться с областью, научиться практическим навыкам, а также сформировать целостную картинку о грамотном и поэтапном обучении моделей.

 

Содержание курса

Курс состоит из 4 основных блоков, где в каждом блоке предусмотрены уроки и соответствующие шаги с теорией и практикой:

1. Введение

Вы сможете узнать, что такое Data Science, чем данная область отличается от Machine Learning, а также чем занимаются специалисты в этих направлениях науки.

Познакомитесь с инструментом для анализа данных Python, а также средой разработки Jupyter Notebook. Попробуем с вами установить их для дальнейшей полноценной работы. 

2. Основы Python

В этом блоке вы сможете с нуля познакомиться с языком программирования Python: переменные, типы данных, функции, ООП. Набора перечисленных тем для начального этапа хватит для изучения и применения моделей машинного обучения. Также вас ждут практические задания, где вы сможете отточить свои навыки программирования.

3. Библиотеки для визуализации и анализа данных

Вы познакомитесь с необходимыми инструментами, которые полезны в предварительном анализе данных, перед тем как будем обучать модель. Это популярная библиотека Pandas для работы с табличными данными, Matplotlib и Seaborn - библиотеки для визуализации данных и результатов, в том числе обучения моделей.

4. Машинное обучение

В этом блоке мы познакомимся с моделями машинного обучения: как они работают, в какой ситуации какую модели применять. Также разберем библиотеку Scikit-learn, где уже реализовано большинство ML моделей. Научимся поэтапно выполнять предобработку данных, обучать модели, а также интерпретировать их результат.

Whom this course is for

Курс будет полезен вам, если вы хотите разобраться в науке о данных, на практике почувствовать себя в роли Data Scientist. Либо, если вы уже работаете аналитиком, но еще не применяли Python и другие инструменты для анализа данных. Также курс будет особенно полезен Product Owner или Project Manager: кто уже работает в команде со специалистами науки о данных, и хочет понять процесс разработки и применения моделей ML, чтобы улучшить рабочие процессы и возможно, поспособствовать развитию новых проектов.

Initial requirements

Необходимо владеть минимальными базовыми навыками работы с ПК: умение устанавливать программы, работать с мышью и клавиатурой. 

Курс рассчитан на начинающих, которые не обладают навыками программирования на Python, либо имеют начальные знания. 

Meet the Instructors

Course content

loading...
Certificate

Certificate

Stepik certificate

Price

Old Price: RUB 1,090 Discount Price: RUB 840
You've tried this course and realized it's not for you? That's fine, we will pay you back within 30 days from the purchase.

FAQ

Share this course

Old Price: RUB 1,090 Discount Price: RUB 840