Курс Python для Data Science в Киеве
Курс Python для Data Science
Описание курса
Как понять, достаточно ли вы сильны для прохождения этого курса? Просто дайте самому себе ответы на следующие вопросы: интересует ли вас работа с данными (таблицами данных), манипуляции с ними и их визуализация? Помните ли вы из школы / университета / работы суть понятий «медиана», «мода», «распределение вероятностей»? Если ответы положительные, то у вас хорошие шансы на успешное прохождение курса.
—
Этот курс будет полезен:
• Специалистам, которые хотят начать карьеру в Data science;
• Специалистам по Data science, которые еще не освоили возможности работы с данными в Python;
• Специалистам, работающим с данными (аналитикам, бизнес-аналитикам, исследователям), которые хотят освоить новые гибкие инструменты для работы с данными.
—
Философия курса: обратите внимание, что этот курс не сделает из вас полноценных разработчиков на Python. С точки зрения Data Science, это, в первую очередь, два удобных инструменты для выполнения рабочих задач.
После курса вы сможете:
- Понимать основные алгоритмы машинного обучения и практически их использовать для задач классификации и регрессии
- Анализировать данные и строить модели машинного обучения с помощью языков Python
- Делать качественные и интерактивные визуализации данных
Программа курса:
Модуль 1. Введение в машинное обучение и Data Science
- Определение машинного обучения и науки о данных, их задачи
- Инструментарий для анализа данных: языки программирования Python
- Типы машинного обучения
- Составные части модели машинного обучения
- Базовые концепты машинного обучения
Модуль 2. Основы языка программирования Python для Data science
- IDE для удобной работы: Jupyter, Spyder
- Семантика языка
- Типы данных
- Структуры данных
- Операторы контроля исполнения (разветвления и циклов)
- Векторизация в Python (numpy)
Модуль 3. Функциональное программирование в Python
- Comprehension, Generators, Iterators в Python
- Функции в Python
- Встроенные функции Python
Модуль 4. Исследование и подготовка данных к анализу
- Numpy
- Pandas
Модуль 5. Визуализация данных в Python
- Matplotlib
- Seaborn
Модуль 6. Основные понятия статистического анализа
- Scipy.stats
- Описательные статистики
- Зависимости между переменными
Модуль 7. Типичные проблемы в подготовке данных к анализу
- Преобразование факторных переменных
- Борьба с пробелами в данных
- Проблема мультиколлинеарности
- Шкалирования данных
- Выбор информативных переменных для модели
- Типичный алгоритм подготовки данных к моделированию
Модуль 8. Базовые регрессионные модели
- Линейная регрессия
- Полиномиальная регрессия
- Метод ближайших соседей
- Метрики оценки качества регрессии
- Тюнинг регрессионных моделей
Модуль 9. Базовые модели классификации
- Логистическая регрессия
- Метод опорных векторов
- Наивный Байесовский классификатор
- Метрики оценки качества классификации
- Тюнинг параметров моделей классификации
Модуль 10. Базовые модели кластеризации и снижения размерности
- Метод к-средних
- Иерархический кластерный анализ
- DBSCAN
- Анализ
- Кореспонденс-анализ
Модуль 11. Деревья решений и ансамбли
- Базовые древовидные модели
- Random forest
- Xgboost, lightgbm
- Тюнинг гиперпараметров в ансамблевых моделях
Модуль 12. Методы улучшения качества моделей машинного обучения
- Аугментация
- Feature engineering
- Cross-validation
- Борьба с переобучением
- Борьба с дисбалансом данных
- Регуляризация модели
Модуль 13. Введение в архитектуры нейронных сетей. Нейронные сети для классификации изображений
- Keras
- tensorflow
- Персептрон
- CNN
Модуль 14. Прогнозирование временных рядов
- AR, MA, ARMA
- ARIMA
- VAR
- Lstm
Модуль 15. Документация Data Science проектов, Data Science in prod
- Пути организации продакшна для data science-проектов
- Специфика документации data science проектов
- Markdown, Latex
Модуль 16. Практикум по пути улучшения качества моделей
- Презентация и обсуждение курсовых проектов
- Подведение итогов курса
Минимальные требования:
- Опыт программирования на любом процедурном языке
- Знание математики в рамках школьного курса
- Наличие собственного ноутбука для занятий в аудиториях
Лекторы:
Data Science in Python
Направление Data Science − одно из наиболее прогрессивных в сфере IT, а язык программирования Python − самый широко применяемый для анализа данных. Логично, что они с наибольшей результативностью используются для работы с данными, создания визуализаций, проведения предиктивной аналитики (моделирования и валидации).
Python для Data Science − максимальная эффективность аналитики данных
Курс Data Science in Python от компании ITEA поможет вам быстро овладеть необходимыми инструментами и приступить к практической работе в сфере анализа данных.
Аналитика с Python отличается высокой продуктивностью, позволяет решать задачи простыми и удобными способами. В сравнении с языками более низкого уровня она обладает многими преимуществами.
Python for Data Science − это:
- продуктивные разработки;
- легкость освоения и применения;
- интерактивность;
- интенсивное развитие и расширение возможностей;
- удобная работа в команде;
- интеграция и быстрое развертывание новых функций.
Сегодня Питон тесно связан с аналитикой данных, поскольку позволяет в кратчайшие сроки решать самые разные задачи. С его помощью можно объединять в одном проекте специалистов, которые не имеют прямого отношения к программированию, но необходимы для достижения результата. Питон в анализе данных обеспечивает прогрессивную разработку, гибкую оптимизацию и эффективное решение задач разного уровня.
Кому подойдут курсы Python анализ данных
Данный курс разработан для Data Scientists, у которых есть базовые знания математического анализа и основ программирования. Программа обучения будет полезна для специалистов-аналитиков, которые уже работают с данными, но хотят овладеть более действенными продвинутыми инструментами. В частности, применение Python обеспечивает эффективную кластеризацию и визуализацию массивов данных.
Если вы умеете программировать на любом процедурном языке и знаете школьную программу математики, курс Python Data Science в Киеве будет вам вполне по силам.
Что даст вам обучение:
- вы освоите алгоритмы машинного обучения и научитесь их практически применять;
- сможете проводить аналитику данных при помощи языка питон и самостоятельно создавать модели машинного обучения;
- научитесь создавать интерактивные высококачественные визуализации данных.
Преимущества обучения на курсах Python Data от компании ITEA
Мы предлагаем тщательно разработанные и хорошо структурированные курсы, которые наилучшим образом раскрывают суть тематических вопросов. Мы создали все условия для эффективного обучения: информация легко читается и запоминается, все функционалы работают, преподаватели предоставляют оперативную помощь и разбирают все тонкости.
Обучение проходит по актуальным программам, знания из которых применяются на практике в современном мире. Никакой воды и ненужной отстраненной информации − только актуальные знания и полезные навыки.
После обучения мы помогаем специалистам проходить стажировку и устраиваться на работу в компаниях-партнерах. Кроме того, мы консультируем по поводу собеседования, составления портфолио и резюме.
Чтобы обучение проходило максимально комфортно и эффективно, мы создаем небольшие группы студентов. Таким образом все учащиеся могут получить больше внимания от преподавателя и подробнее рассмотреть непонятные вопросы.
Чтобы записаться на Python Data Science курс, можно связаться с нами по телефону, оставить заявку на сайте для получения обратной связи, написать нам в чат или на почту.
* Примечание: указанные скидки не суммируются с другими действующими акциями и специальными предложениями. Скидка применяется только к новым заявкам и при условии полной оплаты. Если у Вас возникли вопросы, обращайтесь за консультацией к нашим менеджерам!
