Bootcamp spécialisé en science des données - cours 112 000 roubles. de l'atelier Yandex, formation 8 mois, Date: 21 décembre 2023.

Miscellanea / by admin / November 29, 2023

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Plongée rapide dans l'informatique
Bootcamp est un cours court mais intensif. En seulement 5 mois, vous serez prêt à travailler en tant qu'analyste de données.

Charge intensive
Environ 8 heures d'étude vous attendent quotidiennement: des rencontres régulières et des webinaires avec un mentor, de la théorie, des devoirs, beaucoup de pratique et de projets.

Commentaires rapides
Vous étudierez en petit groupe afin que nous puissions accorder beaucoup d’attention à chaque étudiant. Le mentor répond à toutes les questions dans un délai d'une heure.

Approche personnelle
L'enseignant et le mentor répondront aux demandes personnelles via le chat, et le mentor organisera également des consultations individuelles et des webinaires hebdomadaires.

Les spécialistes de la science des données travaillent avec les données de la même manière que les scientifiques: ils utilisent des statistiques mathématiques, des principes logiques et des outils de visualisation modernes pour obtenir des résultats. Par exemple, un biologiste mène des expériences pour tester des hypothèses: il doit généraliser certaines observations, exclure les accidents et tirer des conclusions correctes.

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Vous devrez analyser des données et construire sur leur base des modèles qui aident à prendre des décisions dans les domaines scientifique, commercial et quotidien.

Vous analyserez de grands volumes de données et appliquerez l’apprentissage automatique à diverses tâches. Un Data Scientist crée des modèles basés sur des données qui aident à prendre des décisions dans les domaines scientifique, commercial et quotidien. Grâce au machine learning, vous prédisez des événements, prévoyez des valeurs et recherchez des modèles non évidents dans les données.

Cours d'introduction gratuit de 20 heures: bases de Python et analyse de données

Apprenez les concepts de base de l'analyse des données et comprenez ce que font les analystes de données et les data scientists

1 sprint 1 semaine Python de base

Plongez plus profondément dans le langage de programmation Python et la bibliothèque pandas

2 sprints 1 semaine Prétraitement des données

Apprenez à nettoyer les données des valeurs aberrantes, des omissions et des doublons, ainsi qu'à convertir différents formats de données

Sprint 3 1 semaine Analyse exploratoire des données

Apprenez les bases des probabilités et des statistiques. Utilisez-les pour explorer les propriétés de base des données, en recherchant des modèles, des distributions et des anomalies. Apprenez à connaître les bibliothèques SciPy et Matplotlib. Créez des graphiques et entraînez-vous à analyser des graphiques.

4 sprints 1 semaine Analyse des données statistiques

Apprenez à analyser les relations dans les données à l'aide de méthodes statistiques. Découvrez ce que sont la signification statistique, les hypothèses et les intervalles de confiance.

5 sprint 1 semaine Projet final du premier module

Apprenez à mener des recherches de données préliminaires, à formuler et à tester des hypothèses

6 sprint 1 semaine Introduction à l'apprentissage automatique

Maîtrisez les concepts de base de l’apprentissage automatique. Apprenez à connaître la bibliothèque Scikit-Learn et utilisez-la pour créer votre premier projet d'apprentissage automatique.

Sprint 7 Semaine 1 Apprentissage supervisé: classification et régression

Plongez plus profondément dans le domaine le plus en vogue de l’apprentissage automatique: l’apprentissage supervisé. Apprenez à gérer les données déséquilibrées.

8 sprint 1 semaine Apprentissage automatique en entreprise

Apprenez à mener des recherches de données préliminaires, à formuler et à tester des hypothèses

9 sprint 1 semaine Projet final du deuxième module

Simulez le processus de fusion du minerai d'or pour améliorer le fonctionnement de l'entreprise

10 sprints 1 semaine Algèbre linéaire

Jetez un œil à certains des algorithmes que vous avez appris jusqu’à présent et comprenez mieux comment les utiliser. En pratique, maîtrisez de A à Z les principaux concepts de l'algèbre linéaire: espaces linéaires, opérateurs linéaires, espaces euclidiens.

11 sprint 1 semaine Méthodes numériques

Apprenez à analyser des séries chronologiques. Apprenez à créer des données tabulaires à partir de séries chronologiques et à résoudre un problème de régression.

Sprint 13 1 semaine Apprentissage automatique pour les textes

Apprenez à créer des vecteurs numériques à partir de textes et à résoudre des problèmes de classification et de régression pour ceux-ci. Découvrez comment les fonctionnalités TF-IDF sont calculées et familiarisez-vous avec les représentations en langage word2vec et BERT.

Sprint 14 1 semaine SQL de base

Apprenez les principes fondamentaux du langage de requête structuré SQL et des opérations d'algèbre relationnelle. Apprenez à connaître PostgreSQL, un système de gestion de base de données (SGBD) populaire. Apprenez à écrire des requêtes de différents niveaux de complexité et à traduire les problèmes métier en SQL.

Vous découvrirez également PySpark, une bibliothèque open source utilisée pour le traitement distribué de gros volumes de données.

15 sprints 1 semaine Vision par ordinateur

Apprenez à résoudre des problèmes simples de vision par ordinateur à l'aide de réseaux de neurones prêts à l'emploi et de la bibliothèque Keras. Jetez un œil à l’apprentissage profond.

16 sprints 1 semaine Projet de fin d'études

Clarifiez la tâche du client et passez par toutes les étapes d’analyse des données et d’apprentissage automatique. Maintenant, il n'y a plus de cours ni de devoirs - tout se passe comme dans un vrai travail.

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