Курсы Data Science от Skillbox со скидками до 60%

Профессия Data Scientist

Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям и сможете построить карьеру в крупной технологической компании.

Курс подойдет новичкам, начинающим специалистам, а также аналитикам.

На курсе вы научитесь

1. Программировать на Python (освоите самый популярный язык для работы с данными).
2. Визуализировать данные (сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику).
3. Работать с библиотеками и базами данных (научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB).
4. Программировать на R (разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой).
5. Применять нейронные сети для решения реальных задач (освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики).
6. Создавать рекомендательные системы (построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио).

Профессиональные навыки после курса

• Владение Python для анализа данных и машинного обучения.
• Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS.
• Знание языка программирования R и основных библиотек.
• Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny.
• Применение алгоритмов машинного обучения.
• Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL.
• Организация и проведение А/B-тестирования.
• Написание рекомендательных систем.
• Работа с нейронными сетями.

Записаться

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями.

Курс для людей без опыта в ИТ, программистов, менеджеров и владельцев бизнесов.

На курсе вы научитесь

1. Программировать на Python (освоите самый популярный язык для работы с данными).
2. Визуализировать данные (сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику).
3. Работать с библиотеками и базами данных (научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB).
4. Применять нейронные сети для решения реальных задач (освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики).
5. Строить модели машинного обучения (Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации).
6. Создавать рекомендательные системы (построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио).

Профессиональные навыки после курса

• Владение Python для машинного обучения.
• Применение алгоритмов машинного обучения.
• Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS.
• Написание рекомендательных систем.
• Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3.
• Работа с нейронными сетями.
• Работа с библиотеками pandas, numpy, matplotlib.

Записаться

Профессия Data Scientist: анализ данных

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

Курс для людей без опыта в ИТ, начинающих аналитиков, менеджеров и владельцев бизнесов.

На курсе вы научитесь

1. Программировать на Python (освоите самый популярный язык для работы с данными).
2. Визуализировать данные (сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику).
3. Создавать аналитические панели (разработаете визуальные дашборды с интерактивной инфографикой на фреймворках Shiny и Dash).
4. Работать с библиотеками и базами данных (научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB).
5. Программировать на R (разберётесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой).
6. Проводить А/B-тестирование (научитесь проводить эксперименты в маркетинге и оценивать эффект предполагаемых изменений дизайна продукта).

Профессиональные навыки после курса

• Владение Python для анализа данных.
• Знание языка программирования R и основных библиотек.
• Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny).
• Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS.
• Визуализация данных с помощью Matplotlib.
• Организация и проведение А/B-тестирования.
• Выявление аномалий данных.
• Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL.

Записаться

Основы математики для Data Science

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science.

Чтобы начать обучение на курсе, нужно знать основы языка Python. Вы получите выжимку самых важных знаний, а постоянная практика под присмотром наставника поможет понять математику на 100%.

На курсе вы научитесь

1. Понимать математические термины (усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику).
2. Работать с формулами и функциями (перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи).
3. Разбираться в основах машинного обучения (изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения).
4. Описывать прикладные задачи на языке математики (сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул).
5. Автоматизировать решение задач (узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач).

Записаться

devby 17 лет!

Вспоминаем наш (и ваш) переходный возраст и делимся виш-листом