Курсы Data science

• Понимать основные алгоритмы машинного обучения и практически их использовать для задач классификации и регрессии
• Анализировать данные и строить модели машинного обучения с помощью Python i R
• Делать качественные и интерактивные визуализации данных.

• Разбираться в основных понятиях и задачах Data Science
• Применять ключевые концепции сбора, подготовки, исследования и визуализации данных
• Использовать в работе современные методы машинного обучения
• Обрабатывать и анализировать большие данные

• Принимать правильные бизнес решения при помощи Data Science и Machine Learning
• Применять концепции сбора, подготовки, исследования и визуализации данных
• Использовать современные методы машинного обучения для решения задач прогнозирования и классификации данных
• Сегментировать большие объемы данных при помощи алгоритмов машинного обучения
• Работать с основными инструментами Data Science
• Строить системы машинного обучения на основе данных большого объема с использованием Big Data

• Линейніе пространства
• Как наборы данных можно представить в виде множества векторов в многомерном векторном пространстве
• Типичные задачи в 2D и 3D пространствах
• Матрицы и для чего они нужны
• Применение линейной алгебры в алгоритмах SVM, линейной регрессии, сокращении размерности пространств
• Основы 3D/2D преобразований в задачах компьютерного зрения.

• Применять теоретические и практические знания основ статистики по разрешению бизнес-задач.
• Работать с большими объёмами данных в Python, манипулировать данными.
• Визуализировать данные в Python, Tableau / Power BI
• Находить закономерности в большом массиве данных. Использовать эти закономерности для прогнозирования.
• Использовать методы машинного обучения по разрешению конкретных задач бизнеса

• Понимать основные алгоритмы машинного обучения и практически их использовать для задач классификации и регрессии;   
• Анализировать данные и строить модели машинного обучения с помощью Python i R;   
• Делать качественные и интерактивные визуализации данных.

• анализировать и структурировать образцы поведения,
• выявлять закономерности и отклонения от них,
• строить неочевидные взаимосвязи между данными.

Особо будет рассмотрен случай влияния нескольких факторов в совокупности для построения надежных моделей прогнозирования поведения.

• автоматизировать распознавание образцов поведения,
• строить эффективные алгоритмы в зависимости от требуемых характеристик,
• обрабатывать массивы информации и выдавать рекомендации за приемлемое время с заданной точностью.

Среди источников информации будут также рассмотрены реляционные и не реляционные СУБД, текстовые файлы, гипертекстовые документы, социальные сети.

Особенностью курса является максимально эффективная визуализация статистических выводов для эффективного принятия решений. По итогам курса каждый слушатель предоставит отчет о финальном проекте с помощью средств визуализации.

• Python.Изучение синтаксиса языка. Python DEVELOPER для web. Изучение основных технологий. Python for Data Science. Изучение передовых инструментов

• Основами программирования на языке Python Как использовать пакеты в Python для анализа данных
• Как манипулировать данными и получать полезные инсайты с больших наборов данных
• Как чётко и ясно визуализировать данные. Как получать данные с разных источников (файлы, базы данных, API запросы)
• Как писать сложные SQL запросы
• Как чистить данные и выполнять предварительный анализ данных (EDA).

• Как использовать машинное обучение для укрепления вашей организации
• Навыки, которые вам необходимы для лучшего понимания и управления командой данных для удовлетворения потребностей вашей организации
• Понимать значение кластеризации, компьютерного зрения, обработки естественного языка (НЛП), глубокого обучения
• Как выполнить базовый эксперимент по машинному обучению, понять, что такое машинное обучение и как интерпретировать его результаты
• Способы анализа и визуализации ваших данных с помощью инструментальных панелей
• Как использовать математические инструменты для интерпретации данных, понять статистическую значимость и как проводить A / B-тесты
• Понимание источников данных, которые ваша компания может использовать, как хранить эти данные и как писать базовые SQL-запросы для извлечения данных из базы данных.

• Математические вычисления с использованием популярных пакетов Python, таких как NumPy или Scikit-Learn
• Как использовать линейные / нелинейные модели
• Как подготовить данные для построения модели (разработка функций)
• Как обучать и оценивать производительность моделей машинного обучения
• Как настроить гиперпараметры модели и выбрать модели
• Опыт в математических вычислениях с использованием популярных пакетов Python, таких как NumPy или Scikit-Learn.
• Понимать и использовать линейные / нелинейные модели
• Получите глубокое понимание моделей обучения с учителем и без учителя, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, кластеризация и K-NN
• Разберитесь в том, как на самом деле работает волшебство нейронных сетей, и сможете написать их самостоятельно
• Создавайте воспроизводимые конвейеры машинного обучения
• Опыт применения этих методов к реальным проблемам
• Опыт построения API моделей машинного обучения

• Основы линейной алгебры, интегральных вычислений, теории вероятностей и статистики
• Как читать сложные математические уравнения, которые стоят за всеми методами машинного обучения
• Как понять математику, которая стоит по алгоритмам машинного обучения
• Как мыслить абстрактно.

• Анализировать и обрабатывать большие и сверхбольшие данные в различных форматах с целью поддержки принятия решений
• Находить шаблоны в больших и сверхбольших базах данных и массивах текста
• Строить прогнозы с использованием современных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных
• Использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных в практической работе.