Чему вы научитесь
- Анализировать временные ряды, выявлять тренды, сезонность и аномалии
- Применять классические методы прогнозирования (ARIMA, Prophet и др.)
- Подготавливать и очищать данные для моделей
- Строить визуализации и отчёты по временным рядам
- Осваивать PyTorch и создавать свои первые нейросети
- Строить и обучать модели RNN и LSTM
- Понимать математическую основу алгоритмов машинного обучения
- Разрабатывать практические проекты для портфолио
- Уверенно применять навыки на практике и готовиться к работе в Data Science
О программе
Курс 1: Визуализация с Matplotlib для анализа данных
Освоите:
-
Построение информативных графиков с помощью Matplotlib
-
Работа с цветами, подписями, осями, стилями
-
Создание визуализаций для презентаций и отчётов
-
Углубление навыков визуального анализа данных
Кому подойдёт: всем, кто хочет донести данные понятно и красиво.
Курс 2: NumPy для анализа данных
Освоите:
-
Основы работы с массивами NumPy
-
Быструю и эффективную обработку числовых данных
-
Линейную алгебру, трансформации, агрегации
-
Базу для дальнейшей работы в Pandas и ML
Кому подойдёт: тем, кто хочет повысить эффективность работы с числовыми данными в Python.
Курс 3: Pandas для анализа данных
Освоите:
-
Работа с таблицами и временными рядами
-
Очистка, фильтрация, сортировка и группировка данных
-
Загрузка данных из CSV, Excel и БД
-
Подготовка данных к моделированию и визуализации
Кому подойдёт: тем, кто хочет уверенно чувствовать себя в работе с данными и автоматизировать обработку.
Курс 4: Анализ данных с нуля: визуализация, корреляции, практика
Освоите:
-
Основы анализа данных: работа с распределениями, выбросами и трендами
-
Поиск корреляций и причинно-следственных связей
-
Визуализация как инструмент аналитика
-
Построение гипотез и формирование аналитических выводов
Кому подойдёт: новичкам и тем, кто хочет научиться интерпретировать данные.
Курс 5: SQL-собеседование: 200 задач уровня Junior
Освоите:
-
Навыки написания SQL-запросов к реальным таблицам
-
Группировки, подзапросы, оконные функции
-
Анализ требований и логики задач на собеседованиях
-
Подготовку к тестовым заданиям в крупных компаниях
Кому подойдёт: всем, кто готовится к собеседованиям на позиции аналитика, дата-сайентиста, BI-специалиста.
Курс 6: Анализ и прогнозирование временных рядов
Освоите
-
Методы анализа временных рядов
-
Поиск трендов, сезонности и выбросов
-
Построение моделей прогнозирования (ARIMA, Prophet и др.)
-
Подготовку временных рядов к обучению нейросетей
Кому подойдёт: аналитикам и дата-сайентистам, которые хотят научиться прогнозировать данные и решать реальные бизнес-задачи.
Курс 7: PyTorch с Нуля до Первой Нейросети
Освоите:
-
Основы работы с PyTorch
-
Создание своей первой нейросети
-
Обучение и оптимизацию моделей
-
Использование PyTorch для задач анализа данных и временных рядов
Кому подойдёт: тем, кто хочет уверенно войти в мир глубокого обучения и научиться строить модели на практике.
🔥 Почему это выгодно:
-
Сэкономите десятки часов на поиске разрозненных материалов
-
Получите комплексную подготовку по всем ключевым темам
-
Научитесь применять знания сразу — без лишней теории
-
Подготовитесь к реальной работе в индустрии
💵ВЫГОДНЕЕ НА 30%
Что внутри
В комплект входят 7 курсов общей стоимостью 6 990 ₽.
Для кого эта программа
Начальные требования
Базовые знания Python
Знакомство со статистикой и алгеброй желательно, но не обязательно
Готовность практиковаться и применять полученные знания
Наши преподаватели
Как проходит обучение
- Текстовые лекции с пошаговыми объяснениями и примерами кода, которые помогают освоить анализ временных рядов и прогнозирование
- Множество практических заданий для закрепления теории и отработки навыков на реальных данных
- Мини-проекты после каждого блока для самостоятельного применения знаний
- Финальный проект по прогнозированию курса Биткоина с полным разбором и анализом
- Интерактивные материалы, таблицы и визуализациям для удобного изучения
- Пошаговые инструкции и готовые шаблоны кода, которые ускоряют обучение и делают процесс понятным даже новичкам
- Поддержка наставников и возможность задавать вопросы в форуме
Содержание
Что вы получаете
- Навыки прогнозирования временных рядов и глубокого обучения
- Опыт работы с PyTorch, RNN и LSTM
- Прочные теоретические знания и практические навыки, востребованные работодателями
- Реальные проекты для портфолио, готовые к демонстрации работодателю
- Сертификат об окончании курса
- Умение подготавливать и очищать данные для моделей
- Навыки визуализации данных и построения аналитических отчётов
- Понимание математической базы алгоритмов машинного обучения
- Опыт решения практических задач
- Возможность применять знания сразу на работе или личных проектах