Data Scientist от Нетология
От: Нетология
Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений
Сводка
Цена
от 210 000₽
126 000₽
Рассрочка
от 200₽
Статус
Идет набор
Начнется
12.04.2022
Язык
ru
Описание курса
О школе
Нетология
Отзывы
0
Информация
Компания основана в
2013
году. Официальный сайт https://netology.ru. Мы собрали и проверили более 163 отзывов об онлайн курсах Нетология.
Программа курса
SQL и получение данных
Архитектура и структура баз данных (БД)
Простые запросы, join`ы, агрегаты
Базовые команды в SQL и встроеные аналитические функции
Импорт и экспорт данных посредством SQL и ETL программ
Принципы работы с разными конкретными БД
Основные библиотеки для подключения к БД из Python
Функции SQL и их аналоги в pandas
Подготовка и сдача итогового проекта
Python, статистика и математика для анализа данных
Основы Python и Git (арифметика)
Базовые типы данных и циклы
Функции и классы
Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
Python для анализа данных: numpy и scipy
Python для анализа данных: pandas
Лабораторная работа по Python
Основы линейной алгебры и теории множеств + реализация в Python
Методы математической оптимизации + реализация в Python
Основы описательной статистики + реализация в Python
Статистический анализ данных + реализация в Python
Лабораторная работа по матстатистике
Подготовка и сдача итогового проекта
Feature engineering и предобработка данных
Выбор способа визуализации под задачу
Инструменты matplotlib, seaborn для визуализации
Проверка и очищение данных с помощью pandas и numpy
Проведение одномерного и рекурсивного Feature Selection и Feature Selection на базе моделей
Методы оценки значимости и отбора признаков и их использование
«Проклятие размерности», основные алгоритмы и принципы их работы
Использование алгоритмов sklearn
Математика для анализа данных
Линейная алгебра
Математический анализ
Теория вероятности
Построение модели
Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Деревья решений
Линейная и полиноминальная регрессия
Алгоритмы кластеризации
Способы повышения качества модели
Функции потерь и оптимизация
Оценка точности модели, борьба с переобучением, регуляризация
Улучшение качества модели
Менеджмент data-проектов
Организация проекта
Составление отчётов по исследованиям
Рекомендательные системы
Неперсонализированные рекомендательные системы
Сontent-based-рекомендации
Collaborative Filtering
Гибридные алгоритмы
Распознавание изображений, машинное зрение
Поиск по картинкам
Сегментация изображений, детекция объектов
Применение свёрточных нейронных сетей для задач сегментации и детекции
Применение рекуррентных сетей в задачах обработки изображений
Генеративные конкурирующие сети (GAN)
Обработка естественного языка (NLP)
Морфологический и синтаксический анализ
Методы снижения размерности в векторной модели. Информационный поиск
Тематическое моделирование (LSA, LDA, HDP)
Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram)
Счётные языковые модели и вероятностные языковые модели. LSTM. Машинный перевод
Генерация текстов (Natural Language Generation)
Задача классификации в АОТ
Итоговый хакатон
Дипломный проект
