Важная информация

Уважаемые студенты! Первое занятие состоится

01 октября 2025

О курсе

Станьте профессиональным Data Scientist, освоив ключевые компетенции работы с данными: вы изучите математическую базу и статистические методы анализа, освоите программирование на Python и SQL для обработки больших массивов информации, познакомитесь с современными алгоритмами машинного и глубокого обучения, научитесь создавать и оптимизировать предсказательные модели, освоите техники предобработки и визуализации данных, изучите принципы работы с облачными платформами и распределёнными системами, получите практический опыт в решении реальных бизнес-задач и создании ML-решений, а также научитесь эффективно презентовать результаты анализа и внедрять модели в производственную среду для повышения эффективности бизнес-процессов.

Продолжительность

Акцент на современные технологии и инструменты

Проектная методология обучения

Интеграция бизнес-компетенций

Чему научитесь на курсе?

Основам Python и использовать библиотеки для анализа данных

Освойте фундаментальные основы Python и научитесь эффективно применять ключевые библиотеки для анализа данных: познакомитесь с синтаксисом языка, изучите работу с основными структурами данных, освоите библиотеки NumPy и Pandas для обработки и анализа данных, научитесь визуализировать результаты с помощью Matplotlib и Seaborn, познакомитесь с инструментами статистического анализа и подготовитесь к работе с более сложными алгоритмами машинного обучения.

Статистике и теории вероятностей

Освойте ключевые концепции статистики и теории вероятностей: изучите методы описательной и inferential статистики, научитесь работать с вероятностными распределениями, освоите техники статистического тестирования гипотез, познакомитесь с корреляционным и регрессионным анализом, научитесь оценивать статистическую значимость результатов и применять полученные знания для принятия обоснованных решений на основе данных.

Предобработке и очистке данных

Освойте ключевые техники предобработки и очистки данных: научитесь выявлять и устранять пропуски, дубликаты и аномалии в данных, освоите методы трансформации и нормализации, познакомитесь с алгоритмами обработки категориальных переменных, изучите способы работы с временными рядами, научитесь объединять и агрегировать данные из разных источников, а также получите практические навыки в подготовке качественных датасетов для последующего анализа и построения моделей машинного обучения.

Визуализировать данные

Освойте искусство визуализации данных: научитесь создавать информативные и эстетичные графики с помощью Matplotlib и Seaborn, познакомитесь с продвинутыми инструментами визуализации (Plotly, Bokeh), освоите техники построения дашбордов в Power BI и Tableau, изучите принципы эффективной визуализации для разных типов данных, научитесь выбирать оптимальные способы представления информации и создавать наглядные отчёты для принятия бизнес-решений.

Освойте фундаментальные методы машинного обучения с учителем: изучите алгоритмы классификации и регрессии, познакомитесь с принципами работы линейных моделей, деревьев решений, случайных лесов и градиентного бустинга, научитесь оценивать качество моделей с помощью метрик и кросс-валидации, освоите техники отбора признаков и настройки гиперпараметров, а также получите практический опыт в построении и оптимизации предсказательных моделей для решения реальных бизнес-задач.

Машинному обучению (обучение с учителем)

Машинному обучению (без учителя и NLP)

Освойте передовые методы машинного обучения без учителя и обработки естественного языка: изучите алгоритмы кластеризации и снижения размерности, познакомитесь с техниками анализа ассоциативных правил и аномалий, освоите основы обработки текста (токенизацию, стемминг, лемматизацию), научитесь работать с векторными представлениями слов и современными NLP-моделями, а также получите навыки в построении рекомендательных систем и анализе неструктурированных данных для решения сложных бизнес-задач.

Освойте профессиональные навыки работы с базами данных: изучите основы реляционного моделирования и SQL-синтаксиса, научитесь создавать и оптимизировать запросы для извлечения, обработки и анализа данных, познакомитесь с принципами индексации и оптимизации производительности, освоите техники объединения таблиц и агрегации данных, а также получите практический опыт работы с реальными базами данных для эффективного решения аналитических задач и подготовки данных для машинного обучения.

Работать с базами данных и SQL

Работать с BigData и облачными технологиями (основы)

Освойте основы работы с большими данными и облачными технологиями: изучите принципы обработки и хранения Big Data, познакомитесь с экосистемой Hadoop и Apache Spark, научитесь работать с распределёнными системами хранения данных, освоите базовые концепции облачных платформ (AWS, Google Cloud, Azure), получите навыки в масштабировании вычислений и оптимизации процессов обработки данных для решения задач, требующих значительных вычислительных ресурсов.