Курсы анализа на Python в Уфе

Курс "Аналитик данных" SkillFactory

Описание: Курс предназначен для тех, кто хочет стать специалистом в области аналитики данных. Цель обучения - научить участников считывать, анализировать и интерпретировать данные, а также строить модели для прогнозирования бизнес-показателей. Курс подойдет как для начинающих, так и для опытных аналитиков, которые хотят повысить свои компетенции в данной области.

Преимущества:

• Уникальный метод обучения, основанный на задачах из реальной жизни.
• Возможность работать с реальными проектами и данных.
• Обучение техническим навыкам работы с Python, SQL и Tableau.
• Постоянная доступность курсовой материалов, заданиям и упражнениям.
• Преподаватели - квалифицированные специалисты в области аналитики данных с практическим опытом.

Программа курса:

1. Введение в аналитику данных.
2. Основы Python и его применение для работы с данными.
3. Работа с данными в SQL.
4. Статистический анализ данных.
5. Машинное обучение и прогнозирование.
6. Визуализация данных в Tableau.

Процесс обучения: Курс состоит из видео-лекций, практических заданий, участия в групповых проектах и личной консультации с преподавателями. В процессе обучения студенты работают со своими наставниками и на равных общаются с другими студентами на форумах и чатах. После завершения обучения подготавливается проект, который представляется на экзамене.

Построите карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей

Добавите более 14 проектов в портфолио

Выбор и создание фич для модели

Написание SQL-запросов для получения данных

Работа с аналитическими библиотеками numpy, scipy, pandas

Группировка и фильтрация данных

Чему вы научитесь

Писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных

Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки

Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Инструменты которые вы освоите на курсе

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения

Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом

Одна из самых популярных реляционных баз данных с открытым исходным кодом. На её основе работает множество приложений для анализа геопространственных данных и мобильных приложений

Набор библиотек и программ Python для символьной и статистической обработки естественного языка

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python

Открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети

Все виды градиентного спуска, включая Adam, RMSProp, Momentum, SGD. Регуляризация и Dropout на основе MNIST.

Свёртки и методы Padding & stride, Pooling и LeNet применительно к AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, densenet, mobilenet. Аугментация и TransferLearning. Языковые модели в RNN, GRU и LSTM. Декодер Teacher Forcing

Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных

Открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python

Библиотека глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения и NLP

Понимание идеи attention'а. Dense-Attention для encoder-decoder архитектуры. Beam-Search и диалоговые боты

Особенности:

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия