Введение в Data Science

все курсы

Программирование

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

4.6

6 месяцев,

начало 24 ноября

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Профессия

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Отсутствует

Стоимость курса

64 647 ₽

есть рассрочка

Кому подойдёт этот курс

Новичкам
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Знания закрепите на практике — подготовите и защитите дипломую работу, которая станет первым кейсом в вашем будущем портфолио.

Программистам
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.

Начинающим аналитикам
Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Математика для Data Science

Python

Data Science

Математическая статистика

Образовательная организация

Skillbox

3370 отзывов

Российская интернет-компания из сферы онлайн-образования, основанная в 2016 году. Контрольный пакет ООО «Скилбокс» принадлежит VK. Компания считается лидером российского рынка профессионального онлайн-обучения. Она также лидирует в сфере обучения профессиям, связанным с цифровой экономикой и Интернет-рекламой.

Skillbox — российская компания, которая специализируется на онлайн-образовании. Skillbox называет себя онлайн-университетом востребованных профессий.

Образовательные программы сервиса сосредоточены на четырех основных направлениях:

дизайн;
программирование;
маркетинг;
управление.

На платформе можно получить знания по актуальным темам и востребованные навыки. Все курсы нацелены на практику: мы следим за актуальностью материала и помогаем с трудоустройством и стажировкой.

Образовательная платформа Skillbox была запущена в 2016 году. Компанию основали Игорь Коропов (1989—2020) и Дмитрий Крутов.Позже к ним присоединились Андрей Анищенко и Сергей Попков.Генеральным директором компании с момента основания является Дмитрий Крутов.Skillbox дважды получила «Премию Рунета»: в 2018 году в номинации «Образование и кадры», и в 2019 году в номинации «Технологии и инновации»

В феврале 2019 года Mail.Ru Group приобрела 3 % компании, затем в марте увеличила долю до 10,33 %, и, наконец, до 60,33 % в декабре того же года.Согласно годовому отчёту Mail.Ru Group, контрольный пакет компании обошёлся ей в 1,6 млрд руб.

В ноябре 2019 года РБК включил компанию в рейтинг 35-и крупнейших EdTech компаний России, поставив Skillbox на 6-ое место. В 2020 году в рейтинге топ-10 крупнейших EdTech-компаний, составленном РБК, Skillbox переместилась на 2-ое место.

В октябре 2020 года Mail.Ru Group увеличила свою долю в компании до 70 %. В ноябре 2020 года сооснователь платформы Игорь Коропов погиб в Сочи.

Программа курса

Введение в курс
Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.

Business Understanding
Научитесь общаться с заказчиками, выявлять потребности, собирать и документировать требования, проводить интервью.

Основы Python
Освоите азы языка Python на достаточном уровне, чтобы уверенно работать с данными.

Data Understanding
Научитесь выгружать данные из различных источников, освоите инструменты Excel, SQL и Power BI. Узнаете, как описывать и оценивать качество исходных данных.

Data Preparation
Освоите разведочный анализ данных: научитесь находить, очищать и подготавливать массивы данных так, чтобы на выходе иметь готовый к дальнейшей работе датасет.

Modeling
Научитесь формулировать и проверять гипотезы. Пройдёте основы моделирования в машинном обучении и аналитике, создадите свою первую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика.

Evaluation
Узнаете, как сравнивать модели и оценивать их качество. Приготовите модель к промышленной эксплуатации.

Deployment
Превратите модель в законченный продукт. Научитесь автоматизировать потоки данных, запускать модели на серверах, следить за работой модели.

Основы математики для Data Science
Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Основы статистики и теории вероятностей
Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.