Datu zinātnes speciālistu bootcamp - kurss 112 000 rub. no Yandex darbnīcas, apmācība 8 mēneši, Datums: 2023. gada 21. decembris.
Literārs Mistrojums / / November 29, 2023
Ātri ienirt IT
Bootcamp ir īss, bet intensīvs kurss. Jau pēc 5 mēnešiem jūs būsiet gatavs strādāt par datu analītiķi.
Intensīva slodze
Katru dienu jūs gaida apmēram 8 mācību stundas: regulāras tikšanās un vebināri ar mentoru, teorija, mājasdarbi, daudz prakses un projektu.
Ātrās atsauksmes
Mācīsies mazā grupā, tāpēc katram studentam varam veltīt lielu uzmanību. Mentors stundas laikā atbild uz visiem jautājumiem.
Personīga pieeja
Skolotājs un mentors palīdzēs ar personīgiem pieprasījumiem čatā, kā arī mentors vadīs individuālas konsultācijas un iknedēļas vebinārus.
Datu zinātnes speciālisti strādā ar datiem tāpat kā zinātnieki – rezultātu iegūšanai izmanto matemātisko statistiku, loģiskos principus un mūsdienīgus vizualizācijas rīkus. Piemēram, biologs veic eksperimentus, lai pārbaudītu hipotēzes: viņam ir jāapkopo konkrēti novērojumi, jāizslēdz nelaimes gadījumi un jāizdara pareizi secinājumi.
Jums būs jāanalizē dati un uz to pamata jāveido modeļi, kas palīdz pieņemt lēmumus zinātnē, biznesā un ikdienas dzīvē.
Jūs analizēsit lielus datu apjomus un izmantosit mašīnmācīšanos dažādiem uzdevumiem. Datu zinātnieks veido uz datiem balstītus modeļus, kas palīdz pieņemt lēmumus zinātnē, biznesā un ikdienas dzīvē. Izmantojot mašīnmācīšanos, jūs prognozēsiet notikumus, prognozēsiet vērtības un meklēsiet nepārprotamus datu modeļus.
Bezmaksas daļa 20 stundu ievadkurss: Python pamati un datu analīze
Uzziniet datu analīzes pamatjēdzienus un izprotiet, ko dara datu analītiķi un datu zinātnieki
1 sprints 1 nedēļa Basic Python
Iedziļinieties Python programmēšanas valodā un pandas bibliotēkā
2 sprints 1 nedēļa Datu priekšapstrāde
Uzziniet, kā attīrīt datus no novirzēm, izlaidumiem un dublikātiem, kā arī konvertēt dažādus datu formātus
Sprints 3 1 nedēļa Izpētes datu analīze
Apgūstiet varbūtības un statistikas pamatus. Izmantojiet tos, lai izpētītu datu pamatīpašības, meklējot modeļus, sadalījumus un anomālijas. Iepazīstieties ar SciPy un Matplotlib bibliotēkām. Izveidojiet diagrammas un praktizējiet grafiku analīzi.
4 sprints 1 nedēļa Statistisko datu analīze
Iemācīties analizēt attiecības datos, izmantojot statistikas metodes. Uzziniet, kas ir statistiskā nozīme, hipotēzes un ticamības intervāli.
5 sprints 1 nedēļa Pirmā moduļa noslēguma projekts
Uzziniet, kā veikt sākotnējo datu izpēti, formulēt un pārbaudīt hipotēzes
6 sprints 1 nedēļa Ievads mašīnmācībā
Apgūstiet mašīnmācības pamatjēdzienus. Iepazīstiet Scikit-Learn bibliotēku un izmantojiet to, lai izveidotu savu pirmo mašīnmācīšanās projektu.
Sprints 7 1. nedēļa uzraudzīta apmācība: klasifikācija un regresija
Iedziļinieties mašīnmācības karstākajā jomā: uzraudzītā mācībā. Uzziniet, kā rīkoties ar nelīdzsvarotiem datiem.
8 sprints 1 nedēļa Mašīnmācība biznesā
Uzziniet, kā veikt sākotnējo datu izpēti, formulēt un pārbaudīt hipotēzes
9 sprints 1 nedēļa Otrā moduļa noslēguma projekts
Simulējiet zelta rūdas kausēšanas procesu, lai uzlabotu uzņēmuma darbību
10 sprints 1 nedēļa Lineārā algebra
Apskatiet dažus līdz šim apgūtos algoritmus un iegūstiet labāku izpratni par to lietošanu. Praksē apgūstiet galvenos lineārās algebras jēdzienus no nulles: lineārās telpas, lineārie operatori, Eiklīda telpas.
11 sprints 1 nedēļa Skaitliskās metodes
Apskatiet dažus līdz šim apgūtos algoritmus un iegūstiet labāku izpratni par to lietošanu. Praksē apgūstiet galvenos lineārās algebras jēdzienus no nulles: lineārās telpas, lineārie operatori, Eiklīda telpas.
12 sprints 1 nedēļa Laika sērija
Iemācieties analizēt laika rindas. Uzziniet, kā izveidot tabulas datus no laikrindām un atrisināt tajās regresijas problēmu.
Sprints 13 1 nedēļa Mašīnmācība tekstiem
Iemācieties no tekstiem veidot skaitliskus vektorus un risināt tiem klasifikācijas un regresijas uzdevumus. Uzziniet, kā tiek aprēķināti TF-IDF līdzekļi, un iepazīstieties ar word2vec un BERT valodu attēlojumiem.
Sprints 14 1 nedēļa Basic SQL
Apgūstiet strukturētās vaicājumu valodas SQL un relāciju algebras darbību pamatus. Iepazīstieties ar PostgreSQL, populāru datu bāzes pārvaldības sistēmu (DBVS). Iemācieties rakstīt dažādas sarežģītības pakāpes vaicājumus un pārvērst biznesa problēmas SQL.
Jūs tiksiet iepazīstināts arī ar PySpark, atvērtā koda bibliotēku, kas tiek izmantota liela datu apjoma izplatītai apstrādei.
15 sprints 1 nedēļa Datorredze
Iemācieties atrisināt vienkāršas datorredzes problēmas, izmantojot gatavus neironu tīklus un Keras bibliotēku. Apskatiet dziļo apmācību.
16 sprints 1 nedēļa Izlaiduma projekts
Noskaidrojiet klienta uzdevumu un izejiet visus datu analīzes un mašīnmācīšanās posmus. Tagad nav ne nodarbību, ne mājasdarbu – viss kā īstā darbā.