Яндекс.Практикум

Специалист по Data Science

  • Начальный уровень
  • Наставник: Нет
  • Сертификат: Нет
  • Формат: Online
  • Рассрочка: Нет
  • Язык: Русский
  • Осталось мест: не ограничено
Записаться

Специалист по Data Science

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

Карьерная траектория на основе данных