Introduction à la science des données - cours gratuit de Skillbox, formation, Date: 29 novembre 2023.
Miscellanea / / December 06, 2023
Pour les débutants
Maîtrisez Python et SQL à partir de zéro, apprenez à collecter et analyser des données et obtenez le minimum théorique nécessaire en mathématiques, théorie des probabilités et statistiques. Consolidez vos connaissances par la pratique - préparez et soutenez votre thèse, qui deviendra le premier cas de votre futur portfolio.
Pour les programmeurs
Améliorez vos mathématiques, vos statistiques, votre pensée analytique et algorithmique et apprenez à identifier les besoins de l'entreprise. Acquérez de l'expérience en travaillant avec des modèles d'apprentissage automatique et utilisez Python pour résoudre des problèmes de données. Vous suivrez le processus depuis la collecte de données jusqu'au déploiement du modèle.
Pour les analystes débutants
Vous apprendrez à formuler des hypothèses et à tirer des conclusions basées sur des données. Vous serez capable d'écrire du code efficace en Python, de transformer des données brutes en informations utiles pour l'entreprise, de comprendre les mathématiques basées sur des statistiques, d'entraîner des machines et de prédire les résultats. Vous perfectionnerez vos connaissances, augmenterez la vitesse de votre travail et obtiendrez une promotion.
Auteur du cours Machine Learning. Scientifique de données senior, chef d'équipe chez SberData, Sber. 5+ ans d'expérience dans la profession
Conférencier, Directeur R&D, UBIC Tech. Plus de 15 ans d'expérience en développement
Data Scientist à la Sberbank, mathématicien au Centre informatique de l'Académie des sciences de Russie. Bloquer « Fondamentaux des mathématiques pour la science des données ». Plus de 4 ans d'expérience dans l'enseignement des mathématiques supérieures
Introduction au cours
Familiarisez-vous avec les principaux domaines de la science des données, découvrez quels problèmes résolvent les analystes de données, les ingénieurs de données et les spécialistes de l'apprentissage automatique.
Compréhension commerciale
Apprenez à communiquer avec les clients, à identifier les besoins, à collecter et documenter les exigences et à mener des entretiens.
Les bases de Python
Maîtrisez les bases de Python à un niveau suffisant pour travailler en toute confiance avec les données.
Compréhension des données
Apprenez à télécharger des données à partir de diverses sources, maîtrisez les outils Excel, SQL et Power BI. Apprenez à décrire et à évaluer la qualité des données sources.
Préparation des données
Maîtrisez l’analyse exploratoire des données: apprenez à trouver, nettoyer et préparer des ensembles de données afin que le résultat soit un ensemble de données prêt pour un travail ultérieur.
La modélisation
Apprenez à formuler et à tester des hypothèses. Vous découvrirez les bases de la modélisation en apprentissage automatique et en analyse, créerez votre premier modèle ML et vous essayerez en tant qu'analyste produit et marketing.
Évaluation
Apprenez à comparer des modèles et à évaluer leur qualité. Préparez le modèle pour un usage industriel.
Déploiement
Transformez le modèle en produit fini. Apprenez à automatiser les flux de données, à exécuter des modèles sur des serveurs et à surveiller le fonctionnement du modèle.
Mathématiques de base pour la science des données
Acquérir des connaissances de base en mathématiques pour travailler avec l'apprentissage automatique. Vous comprendrez ce que sont l'approximation, l'interpolation, les fonctions, les régressions, les matrices et les vecteurs. Apprenez à travailler avec des entités mathématiques dans la bibliothèque SymPy Python.
Fondements de la statistique et de la théorie des probabilités
Vous comprendrez les principes du travail avec des variables et des événements aléatoires. Familiarisez-vous avec certains types de distributions et de tests statistiques utiles pour construire des modèles et tester des hypothèses.
M
Macha Boucha
17.01.2022 G.
Il s'avère que vous pouvez développer votre carrière même dans une startup.
Avantages: Tutoriel clair. Inconvénients: Aucun. Au début, j'étais chef de projet, puis je me suis plongé dans l'analytique et maintenant je fais du machine learning. Tout simplement, un grand patron prêt à investir dans le développement des employés) C'est lui qui m'a amené, moi et mon collègue, au cours Data Science de Skillbox. J'ai également été inspiré par les retours de diplômés qui travaillent déjà dans une nouvelle spécialité. Maintenant...
W
wladislove888
18.05.2021 G.
J'aime m'entraîner chez SkillBox
Avantages: brièveté, cohérence, manque d'eau, intégrité de l'information. Inconvénients: Il n’y a aucun inconvénient pour moi. Pendant deux ans, je souhaitais me former au marketing Internet. J'ai commencé à me former chez Skillbox en achetant un cours en vente. J'ai étudié pendant deux mois, 2 à 3 heures par jour, et j'ai réalisé que ce n'était pas pour moi. Ça ne marche pas et c'est tout. Elena, une employée de Skillbox, s'est rendue à une réunion et elles ont échangé un cours contre Data-Science. Et puis n...
UN
Alexandre M
18.10.2022 G.
Bon pilote pour les débutants
Avantages: Excellent début pour les débutants. Inconvénients: Il n'y a pas de compétitions par équipes. À 28 ans, j'ai décidé d'étudier la Data Science. Avant cela, j’essayais d’apprendre Python par moi-même, mais je n’avais pas assez de force ni de motivation. J'ai décidé d'acheter un cours DS coûteux (heureusement, j'ai bénéficié d'une bonne réduction sur les cours intensifs gratuits de Skillbox). Je pensais que si je payais, j'étudierais certainement. Sp...
g
gouraud
03.11.2022 G.
Un bon cours pour apprendre les bases de la Data Science
Avantages: Vos devoirs sont vérifiés par une personne en direct. Disponibilité d'un projet final basé sur des données réelles pour le portefeuille. Mini-cours bonus. Inconvénients: Seul un bloc sur trois est complètement prêt à être étudié, le reste des leçons s'ajoute assez lentement. Il ne sera donc pas possible de maîtriser rapidement un métier grâce au cours. Le cours est divisé en blocs: basique, junior et avancé, et le bloc est divisé en modules. La plupart des modules que je...