Курс Python For Data Science

Курс про те, як замість повільного та обмеженого у функціоналі Excel почати використовувати Python та його сучасні бібліотеки для вирішення завдань аналізу даних та Data Science. Курс підійде тим, хто вже знайомий із синтаксисом Python, але раніше не використовував Python для аналізу даних. На курсі ми розглянемо як зручно обробляти дані в Python, будувати візуалізації, навчати прості моделі для прогнозування та класифікації, вирішувати завдання кластеризації та зменшення розмірності. Випускники курсу будуть вміти проходити повний цикл Data Science задачі від завантаження даних та їх обробки, до аналізу результатів моделі з використанням Python.

• використовувати Python для завдань аналізу даних
• завантажувати, обробляти, аналізувати та інтерпретувати дані
• використовувати бібліотеки Python для обробки та візуалізації даних: NumPy, Pandas, MatPlotLib, Seaborn та ін.
• будувати та перевіряти статистичні гіпотези
• аналізувати результати A/B тестування
• класифікувати та кластеризувати дані
• будувати лінійну та поліноміальну регресію для прогнозування
• оцінювати якість роботи побудованих алгоритмів
• зменшувати розмірність набору даних із великою кількістю ознак
• будувати дерева рішень та ансамблі для завдань класифікації та прогнозування

Курс для тих, хто хоче навчитися користуватися бібліотеками Python для розв'язання задач аналізу даних: Analysts /Data Analysts /Product Analysts які вміють робити запити до баз даних, використовувати формули в Excel, писати звіти — і які і хочуть перейти на Python, проводити маніпуляції над даними та на основі глибокого аналізу пропонувати бізнес-рішення Python Developers які мають 1+ роки досвіду програмування на Python, вміють автоматизувати пайплайни обробки даних та хочуть навчитися проводити Exploratory Data Analysis, робити прогнози та будувати прості ML-моделі.

Оплата частинами від robot_dreams або розстрочка від банку

онлайн-лекції + домашні завдання + чат в Slack. Ми допомагаємо студентам досягати своєї мети — через практику та зворотний зв'язок викладача. Щоб ви змогли отримати максимум з курсу – ваш особистий менеджер та куратор дадуть відповідь на будь-які питання. Ми подбали про нетворкінг, тому створюємо чат курсу в Slack, де ви зможете обмінюватися досвідом, розбирати кейси та спілкуватися з іншими студентами.

Студент отримує диплом, якщо набрав 160+ балів, сертифікат ― якщо набрав менше.

Вступний тест, щоб ви визначили для себе рівень складності курсу. Необхідні знання: Python: основний синтаксис введення та виведення даних типи даних (int, float, string, bool, None), операції над ними структури даних (list, set, tuple, dict), робота з ними умовні оператори та цикли встановлення бібліотек через pip/conda імпорт бібліотек та методів обробка помилок та винятків (try, except) мати встановлений Python (не встановлюємо на занятті) Лінійна алгебра: скалярне множення векторів множення матриць Розуміння базової термінології статистики: що таке випадкова величина, функція густини, функція розподілу що таке середнє, стандартне відхилення, мода, медіана вибірки

Перевірка дз та фідбек від лектора

Значно розширите стек навичок, зможете впровадити нові рішення на поточній роботі та закладете фундамент для розвитку Data Science.

На курсі ви навчитеся використовувати 6 основних бібліотек Python для завдань Data Science та машинного навчання: - NumPy для роботи з цифрами та Big Data; - Pandas для маніпулювання та швидкої роботи з табличними даними; - Matplotlib, Seaborn та Plotly для побудови візуалізацій (гістограм, діаграм, графіків та карт); - scikit-learn для тренування моделей лінійної регресії Під час навчання на вас чекає багато практики. Ви виконуватимете складні домашні завдання та отримуватимете фідбек від лектора щодо кожного.

Robot_dreams – онлайн-школа по программированию, аналитике и data science. Будущее создается здесь, онлайн и на практике.