0
Visninger
Data Science spesialist bootcamp - kurs 112 000 rub. fra Yandex Workshop, opplæring 8 måneder, Dato: 21. desember 2023.
Miscellanea / / November 29, 2023
Dykk raskt inn i IT
Bootcamp er et kort, men intensivt kurs. Om bare 5 måneder vil du være klar til å jobbe som dataanalytiker.
Intensiv belastning
Omtrent 8 timers studier venter deg daglig: faste møter og webinarer med mentor, teori, lekser, mye praksis og prosjekter.
Rask tilbakemelding
Du vil studere i en liten gruppe, slik at vi kan ta mye hensyn til hver enkelt student. Mentoren svarer på alle spørsmål innen en time.
Personlig tilnærming
Lærer og mentor vil hjelpe med personlige forespørsler via chat, og mentoren vil også gjennomføre individuelle konsultasjoner og ukentlige webinarer.
Data Science-spesialister jobber med data på samme måte som forskere – de bruker matematisk statistikk, logiske prinsipper og moderne visualiseringsverktøy for å få resultater. For eksempel utfører en biolog eksperimenter for å teste hypoteser: han må generalisere spesielle observasjoner, utelukke ulykker og trekke riktige konklusjoner.
Du må analysere data og bygge modeller på grunnlag av dem som hjelper til med å ta beslutninger i vitenskap, næringsliv og hverdagsliv.
Du vil analysere store mengder data og anvende maskinlæring for ulike oppgaver. En dataforsker bygger databaserte modeller som hjelper til med å ta beslutninger innen vitenskap, næringsliv og hverdagsliv. Med maskinlæring vil du forutsi hendelser, prognoseverdier og se etter uopplagte mønstre i data.
Gratis del 20 timers introduksjonskurs: Grunnleggende om Python og dataanalyse
Lær de grunnleggende konseptene for dataanalyse og forstå hva dataanalytikere og dataforskere gjør
1 sprint 1 uke Basic Python
Dykk dypere inn i Python-programmeringsspråket og panda-biblioteket
2 sprint 1 uke Dataforbehandling
Lær å rense data fra uteliggere, utelatelser og duplikater, samt konvertere forskjellige dataformater
Sprint 3 1 uke Undersøkende dataanalyse
Lær det grunnleggende om sannsynlighet og statistikk. Bruk dem til å utforske de grunnleggende egenskapene til data, se etter mønstre, distribusjoner og anomalier. Bli kjent med SciPy- og Matplotlib-bibliotekene. Lag diagrammer og øv deg på å analysere grafer.
4 sprint 1 uke Statistisk dataanalyse
Lær å analysere sammenhenger i data ved hjelp av statistiske metoder. Lær hva statistisk signifikans, hypoteser og konfidensintervaller er.
5 sprint 1 uke Avsluttende prosjekt av første modul
Lær hvordan du utfører foreløpige dataundersøkelser, formulerer og tester hypoteser
6 sprint 1 uke Introduksjon til maskinlæring
Mestre grunnleggende maskinlæringskonsepter. Bli kjent med Scikit-Learn-biblioteket og bruk det til å lage ditt første maskinlæringsprosjekt.
Sprint 7 Uke 1 Veiledet læring: Klassifisering og regresjon
Dykk dypere inn i det hotteste området innen maskinlæring: overvåket læring. Lær hvordan du håndterer ubalanserte data.
8 sprint 1 uke Maskinlæring i bedrift
Lær hvordan du utfører foreløpige dataundersøkelser, formulerer og tester hypoteser
9 sprint 1 uke Sluttprosjekt av andre modul
Simuler prosessen med å smelte gullmalm for å forbedre driften av bedriften
10 sprint 1 uke Lineær algebra
Ta en titt på noen av algoritmene du har lært så langt og få en bedre forståelse av hvordan du bruker dem. I praksis beherske hovedbegrepene i lineær algebra fra bunnen av: lineære rom, lineære operatorer, euklidiske rom.
11 sprint 1 uke Numeriske metoder
Ta en titt på noen av algoritmene du har lært så langt og få en bedre forståelse av hvordan du bruker dem. I praksis beherske hovedbegrepene i lineær algebra fra bunnen av: lineære rom, lineære operatorer, euklidiske rom.
12 sprint 1 uke Tidsserie
Lær å analysere tidsserier. Lær hvordan du lager tabelldata fra tidsserier og løser et regresjonsproblem på det.
Sprint 13 1 uke Maskinlæring for tekster
Lær å lage numeriske vektorer fra tekster og løse klassifikasjons- og regresjonsproblemer for dem. Lær hvordan TF-IDF-funksjoner beregnes og bli kjent med word2vec- og BERT-språkrepresentasjoner.
Sprint 14 1 uke Grunnleggende SQL
Lær det grunnleggende om strukturert spørringsspråk SQL og relasjonsalgebraoperasjoner. Bli kjent med PostgreSQL, et populært databasestyringssystem (DBMS). Lær å skrive spørringer med varierende kompleksitetsnivå og oversette forretningsproblemer til SQL.
Du vil også bli introdusert til PySpark, et åpen kildekode-bibliotek som brukes til distribuert behandling av store datamengder.
15 sprint 1 uke Datasyn
Lær å løse enkle datasynsproblemer ved å bruke ferdige nevrale nettverk og Keras-biblioteket. Ta en titt på Deep learning.
16 sprint 1 uke Avgangsprosjekt
Tydeliggjør kundens oppgave og gå gjennom alle stadier av dataanalyse og maskinlæring. Nå er det ingen lekser eller lekser - alt er som på en ekte jobb.
Abonnere
