SKILLFACTORY. Специализация Data Scientist

Data Science & Machine Learning Course

Skillfactory — oнлайн-школа IT-профессий, на котором можно освоить профессию Data Scientist c нуля.

Краткая программа специализации

0. Введение в профессию

• Введение в онлайн обучение
• Обзор профессии Data Scientist

1. Основы программирования на Python

• Введение в программирование на Python
• Основные типы данных в Python
• Условные операторы
• Циклы
• Функции — базовое и продвинутое использование
• Стандарты оформления кода в Python

2. Python для анализа данных

• Инструменты для Data Science
• Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas
• Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
• Очистка данных и Feature Engineering
• Объектно-ориентированное программирование и отладка кода в Python
• Проект. Анализ резюме с платформы HeadHunter

3. Подгрузка данных

• Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
• Парсинг HTML-страниц из Интернета и API
• Основы языка SQL для работы с базами данных
• Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python
• Проект. Анализ вакансий из базы данных HeadHunter

4. Разведывательный анализ данных

• Введение в разведывательный анализ данных на Python
• Основы математической статистики и проверка статистических гипотез
• Основы A/B-тестирования
• Проектирование признаков (Feature Engineering)
• Проектирование и управление экспериментами
• Знакомство с платформой Kaggle
• Проект. Выявление накрутки рейтинга отелей на Booking. Соревнование на Kaggle

5. Введение в машинное обучение

• Теория машинного обучения
• Обучение с учителем: классификация и регрессия
• Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности
• Валидация данных и оценка качества моделей
• Отбор и селекция признаков
• Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
• Продвинутые методы машинного обучения
• Проект. Повышение эффективности маркетинговой кампании банка

6. Математика в машинном обучении. Часть I

• Линейная алгебра в контексте линейных методов
• Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации
• Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси

7. Математика в машинном обучении. Часть II

• Теория вероятности в контексте методов машинного обучения
• Математика в контексте алгоритма деревьев решений
• Математика в контексте ансамблевых методов
• Математика в контексте обучения без учителя: кластеризация и техники понижения размерности
• Проект. Сегментация клиентов онлайн-магазина подарков

8. ML в бизнесе

• Прогнозирование временных рядов
• Построение рекомендательных систем
• Подготовка модели к production и deploy
• Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
• Воспроизводимость и контейнеризация приложений
• Сервисная архитектура и оркестрация приложений

9. Финальный проект

• Дипломный проект на выбранную тематику