Научитесь писать код на Python и SQL, строить модели для анализа данных, работать с компьютерным зрением и машинным обучением.
- Основы Python и анализа данных. Узнаете основные концепции анализа данных и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. А после бесплатной части выберете подходящий формат курса: базовый или расширенный.
- Базовый Python. Сравните данные пользователей Яндекс Музыки по городам и дням недели.
- Предобработка данных. Проанализируете данные о клиентах банка, определите долю кредитоспособных.
- Исследовательский анализ данных. Исследуете архив объявлений о продаже объектов недвижимости в Петербурге и Ленобласти.
- Статистический анализ данных. Проверите гипотезы сервиса аренды самокатов, чтобы помочь вырастить бизнес.
- Первый большой проект. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы. Найдёте закономерности в данных о продаже игры.
- Линейные модели в машинном обучении. Разработаете модель машинного обучения, которая поможет владельцам молочной фермы принимать эффективные решения.
- Обучение с учителем: качество модели. Проанализируете покупки клиентов в ретейл-сети. Разработаете модель, которая поможет маркетологам запускать эффективные акции.
- Второй большой проект. Разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Упакуете работу в пайплайн. Смоделируете коэффициент удовлетворённости сотрудников, чтобы помочь HR-отделу компании спрогнозировать текучку кадров.
- Машинное обучение в бизнесе. Обучите модель и предскажете, в каком месторождении добыча нефти принесёт наибольшую прибыль.
- Базовый SQL. Напишете ряд запросов разной сложности к базе данных, в которой хранится информация о венчурных инвесторах, стартапах и инвестициях в них.
- Численные методы. Разработаете модель для определения стоимости автомобиля с пробегом.
- Временные ряды. Построите модель и спрогнозируете пиковые нагрузки в такси.
- Машинное обучение для текстов. Ускорите модерацию комментариев в сообществе, автоматизировав оценку их токсичности.
- Компьютерное зрение. Построите модель для определения приблизительного возраста человека по фотографии.
- Обучение без учителя. Освоите ещё один способ машинного обучения, при котором система решает задачу без размеченных заранее данных, на основе их особенностей и структуры. Познакомитесь с задачами кластеризации и поиска аномалий.
- Итоговый проект. Подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как на реальной работе.
- Дополнительные темы базового курса. Практика Python. Теория вероятностей. Практика SQL.
- Нейросети для специалистов по Data Science. Описание отсутствует
