Чему вы научитесь
- Освоите основные библиотеки и инструменты Python для Data Science: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
- Научитесь собирать, подготавливать и очищать данные для дальнейшего анализа
- Изучите методы исследовательского анализа данных, выявляя скрытые закономерности и тренды
- Освоите техники машинного обучения для построения предсказательных моделей
- Получите навыки визуализации данных в интерактивной среде Jupyter Notebooks
- Научитесь эффективно представлять результаты анализа и делиться ими с коллегами
О курсе
Цель этого курса - дать Вам глубокие знания и практические навыки в области анализа данных, машинного обучения и визуализации.
В курсе вы будете работать в популярной среде Jupyter Notebooks, позволяющей эффективно сочетать код, визуализации и описательные тексты. Это идеальный инструмент для исследования данных и создания готовых аналитических отчетов.
Особенностью курса является упор на прикладные кейсы и практические задания. Вы не просто будете изучать теорию, но сразу применять полученные знания на реальных данных. Это поможет Вам быстро стать специалистом, способным решать любые аналитические задачи.
В ходе обучения Вы освоите все этапы процесса Data Science: от сбора и подготовки данных до построения предсказательных моделей и визуализации результатов. Вы научитесь работать с библиотеками Python для анализа, машинного обучения и визуализации.
Для кого этот курс
Для начинающих аналитиков, для специалистов по данным, для менеджеров и руководителей, для предпринимателей и маркетологов. Курс одинаково актуален и полезен как для новичков, так и для опытных специалистов. Присоединяйтесь к нам и откройте для себя безграничные возможности Data Science!
Начальные требования
Для успешного прохождения курса не требуется наличие специальных навыков или глубоких технических знаний. Курс рассчитан на студентов и специалистов из различных областей, которые хотят освоить методы анализа данных.
Единственное базовое требование - это знание основ программирования. Желательно, чтобы у Вас был опыт работы с любым языком программирования (Python, R, Java и т.д.). Это позволит Вам быстрее освоить синтаксис Python, который является основным языком в этом курсе.
Также будет полезно, если Вы имеете начальные представления о математике и статистике. Понимание основных статистических концепций, таких как средние величины, меры разброса, корреляция и т.д., поможет Вам лучше усваивать материал курса.
Однако если у Вас нет опыта программирования или математических знаний, не стоит волноваться. В ходе обучения мы подробно рассмотрим все необходимые основы, чтобы Вы могли успешно освоить методы Data Science.
Главное, что от Вас требуется - это желание учиться, исследовать данные и развивать свои аналитические навыки.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение по курсу организовано в интерактивном формате с использованием современной платформы Jupyter Notebooks. Это позволяет совмещать теоретическое изучение материала с практическими заданиями и экспериментами прямо в процессе обучения.
Каждый раздел курса включает: теоретическую часть и практическую.
Программа курса
Что вы получаете
- Вы изучите ключевые концепции, методы и инструменты, необходимые для работы с данными, их анализа и извлечения полезных инсайтов.
- Вы освоите эффективное использование Jupyter Notebooks современной платформы для интерактивной разработки, тестирования и демонстрации Ваших Data Science-проектов.
- В ходе выполнения проектных работ Вы научитесь применять полученные знания для решения актуальных задач в сферах маркетинга, финансов, логистики и других областях.