Чему вы научитесь
- 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
О курсе
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.
Для кого этот курс
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.
Начальные требования
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.
Наши преподаватели
Программа курса
