Курс Python для Data Science у Києві
Курс Python для Data Science
Опис курсу
Як зрозуміти, чи достатньо ви сильні для проходження цього курсу? Просто дайте самому собі відповіді на наступні питання: чи цікавить вас робота з даними (таблицями даних), маніпуляції з ними та їх візуалізація? Чи пам’ятаєте ви зі школи/університету/роботи суть понять “медіана”, “мода”, “розподіл ймовірностей”?
Якщо відповіді позитивні, то у вас хороші шанси на успішне проходження курсу.
Цей курс буде корисним:
- Фахівцям, які хочуть почати кар’єру в Data science;
- Фахівцям з Data science, які ще не опанували можливості роботи з даними в Python;
- Спеціалістам, які працюють з даними (аналітикам, бізнес-аналітикам, дослідникам), які хочуть опанувати нові гнучкі інструменти для роботи з даними.
Філософія курсу: зверніть увагу, що цей курс не зробить з вас повноцінних розробників на Python. З точки зору data science, це, у першу чергу, два зручних інструменти для виконання робочих задач.
Після курсу Ви зможете:
- Розуміти основні алгоритми машинного навчання та практично їх використовувати для задач класифікації та регресії
- Аналізувати дані та будувати моделі машинного навчання за допомогою Python
- Робити якісні й інтерактивні візуалізації даних
Дивитись роботи випускників
Програма курсу:
Модуль 1. Вступ до машинного навчання та Data Science
- Визначення машинного навчання та науки про дані, їх задачі
- Інструментарій для аналізу даних: мови програмування Python
- Типи машинного навчання
- Складові частини моделі машинного навчання
- Базові концепти машинного навчання
Модуль 2. Основи мови програмування Python для Data Science
- IDE для зручної роботи: Jupyter, Spyder
- Семантика мови
- Типи даних
- Структури даних
- Оператори контролю виконання (розгалуження та циклів)
- Векторизація в Python (numpy)
Модуль 3. Функціональне програмування в Python
- Comprehension, Generators, Iterators в Python
- Функції в Python
- Вбудовані функції Python
Модуль 4. Дослідження та підготовка даних до аналізу
- Numpy
- Pandas
Модуль 5. Візуалізація даних в Python
- Matplotlib
- Seaborn
Модуль 6. Базові поняття статистичного аналізу
- Scipy.stats
- Описові статистики
- Залежності між змінними
Модуль 7. Типові проблеми у підготовці даних до аналізу
- Перетворення факторних змінних
- Боротьба з пропусками в даних
- Проблема мультиколінеарності
- Шкалювання даних
- Вибір інформативних змінних для моделі
- Типовий алгоритм підготовки даних до моделювання
Модуль 8. Базові регресійні моделі
- Лінійна регресія
- Поліноміальна регресія
- Метод найближчих сусідів
- Метрики оцінки якості регресії
- Тюнінг регресійних моделей
Модуль 9. Базові моделі класифікації
- Логістична регресія
- Метод опорних векторів
- Наївний байєсівський класифікатор
- Метрики оцінки якості класифікації
- Тюнінг параметрів моделей класифікації
Модуль 10. Базові моделі кластеризації та зниження розмірності
- Метод к-середніх
- Ієрархічний кластерний аналіз
- DBSCAN
- Факторний аналіз
- Кореспонденс-аналіз
Модуль 11. Дерева прийняття рішень та ансамблі
- Базові деревовидні моделі
- Random forest
- Xgboost, lightgbm
- Тюнінг гіперпараметрів у ансамблевих моделях
Модуль 12. Методи покращення якості моделей машинного навчання
- Аугментація
- Feature engineering
- Cross-validation
- Боротьба з перенавчанням
- Боротьба з дисбалансом даних
- Регуляризація моделі
Модуль 13. Вступ до архітектур нейронних мереж. Нейронні мережі для класифікації зображень
- Keras
- tensorflow
- Перцептрон
- CNN
Модуль 14. Прогнозування часових рядів
- AR, MA, ARMA
- ARIMA
- VAR
- Lstm
Модуль 15. Документація Data Science проєктів, Data Science in prod
- Шляхи організації продакшну для Data Science-проєктів
- Специфіка документації Data Science проєктів
- Markdown, Latex
Модуль 16. Практикум зі шляхів покращення якості моделей
- Презентація й обговорення курсових проєктів
- Підбиття підсумків курсу
Мінімальні вимоги:
- Досвід програмування будь-якою процедурною мовою
- Знання математики в рамках шкільного курсу
- Наявність власного ноутбуку для занять в аудиторіях
Лектори:
Data Science in Python
Напрям Data Science - один із найпрогресивніших у сфері IT, а мова програмування Python - найширше застосовувана для аналізу даних. Логічно, що вони з найбільшою результативністю використовуються для роботи з даними, створення візуалізацій, проведення предикативної аналітики (моделювання та валідації).
Python для Data Science - максимальна ефективність аналітики даних
Курс Data Science in Python від компанії ITEA допоможе вам швидко опанувати необхідними інструментами та розпочати практичну роботу у сфері аналізу даних.
Аналітика з Python вирізняється високою продуктивністю, дає змогу розв'язувати завдання простими та зручними способами. У порівнянні з мовами нижчого рівня вона має багато переваг.
Python for Data Science - це:
- продуктивні розробки;
- легкість освоєння і застосування;
- інтерактивність;
- інтенсивний розвиток і розширення можливостей;
- зручна робота в команді;
- інтеграція та швидке розгортання нових функцій.
Сьогодні Python тісно пов'язаний з аналітикою даних, оскільки дає змогу в найкоротші терміни вирішувати найрізноманітніші завдання. З його допомогою можна об'єднувати в одному проєкті фахівців, які не мають прямого відношення до програмування, але необхідні для досягнення результату. Пітон в аналізі даних забезпечує прогресивну розробку, гнучку оптимізацію та ефективне розв'язання завдань різного рівня.
Кому підійдуть курси Python аналіз даних
Цей курс розроблено для Data Scientists, які мають базові знання математичного аналізу та основ програмування. Програма навчання буде корисною для спеціалістів-аналітиків, які вже працюють з даними, але хочуть опанувати більш дієвими просунутими інструментами. Зокрема, застосування Python забезпечує ефективну кластеризацію та візуалізацію масивів даних.
Якщо ви вмієте програмувати будь-якою процедурною мовою та знаєте шкільну програму математики, курс Python Data Science у Києві буде вам цілком під силу.
Що дасть вам навчання:
- ви освоїте алгоритми машинного навчання і навчитеся їх практично застосовувати;
- зможете проводити аналітику даних за допомогою мови пітон і самостійно створювати моделі машинного навчання;
- навчитеся створювати інтерактивні високоякісні візуалізації даних.
Переваги навчання на курсах Python Data від компанії ITEA
Ми пропонуємо ретельно розроблені та добре структуровані курси, які найкращим чином розкривають суть тематичних питань. Ми створили всі умови для ефективного навчання: інформація легко читається і запам'ятовується, всі функціонали працюють, викладачі надають оперативну допомогу і розбирають всі тонкощі.
Навчання проходить за актуальними програмами, знання з яких застосовуються на практиці в сучасному світі. Ніякої води та непотрібної відстороненої інформації — тільки актуальні знання і корисні навички.
Після навчання ми допомагаємо фахівцям проходити стажування та влаштовуватися на роботу в компаніях-партнерах. Крім того, ми консультуємо з приводу співбесіди, складання портфоліо та резюме.
Щоб навчання проходило максимально комфортно й ефективно, ми створюємо невеликі групи студентів. Таким чином усі учні можуть отримати більше уваги від викладача та детальніше розглянути незрозумілі питання.
Щоб записатися на Python Data Science курс, можна зв'язатися з нами телефоном, залишити заявку на сайті для отримання зворотного зв'язку, написати нам у чат або на пошту.
* Примітка: зазначені знижки не сумуються з іншими діючими акціями та спеціальними пропозиціями. Знижка застосовується тільки до нових заявок та при умові повної оплати курсу. Якщо у Вас виникли питання, звертайтеся за консультацією до наших менеджерів!
