факультет 
Яндекс.Практикум
Специалист по Data Science
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Формат: Online
- Рассрочка: Нет
- Язык: Русский
- Осталось мест: не ограничено
Твой персональный наставник в карьере
Программа обучения
Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс
-
Moscow Catnamycs
-
Ошибки, переменные и гипотезы
-
Что делают специалисты в области данных
-
Списки в Python
-
Цикл for
-
Условия и булева логика
-
Машинное обучение
-
Финальный проект
Введение в профессию «Специалист по Data Science»
-
Кто такой специалист по Data Science
-
Как мы учим
Базовый Python
-
Переменные и типы данных. Вывод данных и арифметические операции
-
Строки
-
Списки
-
Цикл for
-
Вложенные списки
-
Условный оператор. Цикл while
-
Функции
-
Словари
-
Pandas для анализа данных
-
Предобработка данных
-
Анализ данных и оформление результатов
-
Jupyter Notebook — тетрадь в ячейку
Предобработка данных
-
Введение в предобработку данных
-
Работа с пропусками
-
Изменение типов данных
-
Поиск дубликатов
-
Категоризация данных
-
Системное и критическое мышление в работе аналитика
Исследовательский анализ данных
-
Введение в исследовательский анализ данных
-
Первые графики и выводы
-
Изучение срезов данных
-
Работа с несколькими источниками данных
-
Взаимосвязь данных
-
Валидация результатов
Статистический анализ данных
-
Введение в статистический анализ данных
-
Описательная статистика
-
Теория вероятностей
-
Проверка гипотез
Теория вероятностей. Дополнительный курс
Итоговый проект первого модуля
Каникулы
Введение в машинное обучение
-
Введение в курс
-
Первая обученная модель
-
Качество модели
-
Улучшение модели
-
Переходим к регрессии
Обучение с учителем
-
Введение в обучение с учителем
-
Подготовка признаков
-
Метрики классификации
-
Несбалансированная классификация
-
Метрики регрессии
-
Поведенческие алгоритмы
Машинное обучение в бизнесе
-
Введение в машинное обучение в бизнесе
-
Метрики бизнеса
-
Запуск новой функциональности
-
Сбор данных
-
Поведенческие алгоритмы
Итоговый проект второго модуля
Линейная алгебра
-
Введение в линейную алгебру
-
Векторы и векторные операции
-
Расстояние между векторами
-
Матрицы и матричные операции
-
Линейная регрессия изнутри
Численные методы
-
Введение в численные методы
-
Анализ алгоритмов
-
Градиентный спуск
-
Обучение градиентным спуском
-
Градиентный бустинг
-
Поведенческие алгоритмы
Временные ряды
-
Введение во временные ряды
-
Анализ временных рядов
-
Прогнозирование временных рядов
Машинное обучение для текстов
-
Введение в машинное обучение для текстов
-
Векторизация текстов
-
Языковые представления
Каникулы
Базовый SQL
-
Введние в базы данных
-
Срезы данных в SQL
-
Агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных
-
Взаимоотношения между таблицами. Типы объединений таблиц
-
Подзапросы и временные таблицы
-
PySpark
Компьютерное зрение
-
Введение в компьютерное зрение
-
Полносвязные сети
-
Свёрточные нейронные сети
-
Поведенческие алгоритмы
Обучение без учителя
-
Введение в обучение без учителя
-
Кластеризация
-
Поиск аномалий
Каникулы
Выпускной проект
-
Проект на выбор
-
Проект на выбор
Знания и навыки, которые приобретете
-
Разрабатывать сайты и веб-приложения
-
Настраивать серверы для размещения веб-проектов
-
Создавать продукт вместе с командой
Тэги
Построй план своего карьерного развития
