Wprowadzenie do Data Science - bezpłatny kurs od Skillbox, szkolenie, Termin: 29.11.2023.
Miscellanea / / December 06, 2023
Dla początkujących
Opanuj od podstaw Python i SQL, naucz się zbierać i analizować dane oraz zdobyć niezbędne minimum teoretyczne z matematyki, teorii prawdopodobieństwa i statystyki. Utrwalaj swoją wiedzę w praktyce – przygotuj i obron pracę magisterską, która stanie się pierwszą sprawą w Twoim przyszłym portfolio.
Dla programistów
Udoskonalisz swoją matematykę, statystykę, myślenie analityczne i algorytmiczne oraz nauczysz się identyfikować potrzeby biznesowe. Zdobądź doświadczenie w pracy z modelami uczenia maszynowego i używaj języka Python do rozwiązywania problemów z danymi. Przejdziesz przez proces od gromadzenia danych do wdrożenia modelu.
Dla początkujących analityków
Nauczysz się formułować hipotezy i wyciągać wnioski na podstawie danych. Będziesz potrafił pisać wydajny kod w Pythonie, zamieniać surowe dane w przydatne informacje dla firmy, rozumieć matematykę opartą na statystyce, trenować maszyny i przewidywać wyniki. Doszlifujesz swoją wiedzę, przyspieszysz pracę i osiągniesz awans.
Autor kursu Machine Learning. Starszy analityk danych, kierownik zespołu w SberData, Sber. Ponad 5 lat w zawodzie
Prelegent kursu, dyrektor ds. badań i rozwoju, UBIC Tech. Ponad 15 lat doświadczenia w rozwoju
Data Scientist w Sbierbanku, matematyk w Centrum Obliczeniowym Rosyjskiej Akademii Nauk. Blok „Podstawy matematyki w nauce o danych”. Ponad 4-letnie doświadczenie w nauczaniu matematyki wyższej
Wprowadzenie do kursu
Zapoznaj się z głównymi obszarami Data Science, dowiedz się, jakie problemy rozwiązują analitycy danych, inżynierowie danych i specjaliści od uczenia maszynowego.
Zrozumienie biznesu
Naucz się komunikować z klientami, identyfikować potrzeby, zbierać i dokumentować wymagania oraz przeprowadzać wywiady.
Podstawy Pythona
Opanuj podstawy Pythona na poziomie wystarczającym, aby pewnie pracować z danymi.
Zrozumienie danych
Naucz się pobierać dane z różnych źródeł, poznaj narzędzia Excel, SQL i Power BI. Dowiedz się, jak opisywać i oceniać jakość danych źródłowych.
Przygotowywanie danych
Opanuj eksploracyjną analizę danych: naucz się znajdować, oczyszczać i przygotowywać zbiory danych, tak aby wynik był zbiorem danych gotowym do dalszej pracy.
Modelowanie
Naucz się formułować i testować hipotezy. Przejdziesz przez podstawy modelowania w uczeniu maszynowym i analityce, stworzysz swój pierwszy model ML i spróbujesz swoich sił w roli analityka produktowego i marketingowego.
Ocena
Dowiedz się, jak porównywać modele i oceniać ich jakość. Przygotuj model do zastosowań przemysłowych.
Zastosowanie
Zamień model w gotowy produkt. Naucz się automatyzować przepływy danych, uruchamiać modele na serwerach i monitorować działanie modelu.
Podstawowa matematyka w nauce danych
Zdobądź podstawową wiedzę matematyczną do pracy z uczeniem maszynowym. Zrozumiesz czym jest aproksymacja, interpolacja, funkcje, regresje, macierze i wektory. Naucz się pracować z jednostkami matematycznymi w bibliotece SymPy Python.
Podstawy statystyki i teorii prawdopodobieństwa
Zrozumiesz zasady pracy ze zmiennymi losowymi i zdarzeniami. Zapoznaj się z niektórymi rodzajami rozkładów i testów statystycznych, które są przydatne w konstruowaniu modeli i testowaniu hipotez.
M
Masza Busha
17.01.2022 G.
Okazuje się, że nawet w startupie można rozwijać swoją karierę.
Plusy: Przejrzysty samouczek. Wady: Brak.Na początku byłem kierownikiem projektu, potem rzuciłem się w analitykę, a teraz zajmuję się uczeniem maszynowym. Po prostu świetny szef, który jest gotowy inwestować w rozwój pracowników) To właśnie on sprowadził mnie i mojego kolegę na kurs Data Science z umiejętnościbox. Zainspirowały mnie także opinie absolwentów, którzy pracują już na nowej specjalności. Teraz...
W
wladislove888
18.05.2021 G.
Lubię trenować w SkillBox
Zalety: Zwięzłość, spójność, brak wody, integralność informacji. Wady: Dla mnie nie ma wad. Przez dwa lata chciałem szkolić się na marketera internetowego. Zacząłem trenować w Skillbox kupując kurs w promocji. Uczyłem się przez dwa miesiące, po 2-3 godziny dziennie i zdałem sobie sprawę, że to nie dla mnie. To nie działa i tyle. Elena, pracownica Skillbox, poszła na spotkanie i wymienili kurs na Data-Science. A potem n...
A
Aleksander M
18.10.2022 G.
Dobry sterownik dla początkujących
Plusy: Świetny początek dla początkujących. Wady: Brak konkursów zespołowych. W wieku 28 lat zdecydowałem się studiować Data Science. Wcześniej próbowałam uczyć się Pythona sama, ale brakowało mi sił i motywacji. Zdecydowałem się na zakup drogiego kursu DS (na szczęście dostałem dobrą zniżkę na darmowe kursy intensywne od Skillbox). Myślałam, że jeśli zapłacę te pieniądze, na pewno będę się uczyć. Sp...
G
Gurauld
03.11.2022 G.
Dobry kurs do nauki podstaw Data Science
Zalety: Twoje zadania są sprawdzane przez żywą osobę. Dostępność finalnego projektu na podstawie realnych danych do portfela. Bonusowe minikursy. Wady: Tylko jeden z trzech bloków jest całkowicie gotowy do nauki, pozostałe lekcje dodawane są raczej powoli. Dlatego na kursie nie będzie możliwe szybkie opanowanie zawodu. Kurs podzielony jest na bloki: podstawowy, Junior i Advanced, a blok podzielony jest na moduły. Większość modułów...