Data Science

Курс "Data Science" является всесторонним и практическим путем для освоения ключевых концепций и инструментов, необходимых для становления профессионалом в области науки о данных. Он охватывает широкий спектр тем, начиная с базового уровня Python и заканчивая сложными методами машинного обучения.

Цель курса

"Data Science" — подготовить специалистов, способных применять методы анализа данных и машинного обучения для решения сложных задач, связанных с извлечением ценной информации из больших наборов данных в различных отраслях.

Чему вы научитесь

Работать с языком программирования Python для анализа данных
Использовать библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn для обработки и визуализации данных
Проводить исследовательский и статистический анализ данных
Применять методы машинного обучения с использованием Scikit-learn
Работать с моделями классификации, регрессии, кластеризации и снижения размерности
Оценивать качество моделей и улучшать их точность
Применять методы построения моделей с помощью кросс-валидации и GridSearch
Работать с реальными датасетами из различных областей: финансы, маркетинг, медицина и др.
По окончанию курса вы сможете самостоятельно строить pipeline анализа данных и применять ML-модели для решения бизнес-задач

Как проходит обучение

ОФЛАЙН УРОКИ

Занятия в группах до 15 человек в комфортных аудиториях.

ОНЛАЙН УРОКИ

Занятия в Zoom с поддержкой преподавателя и чата.

ЗАПИСЬ УРОКОВ

Все уроки доступны на закрытом YouTube-канале с пожизненным доступом.

ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ

После каждого урока — закрепляющее задание с дедлайном.

Наши преподаватели

Хайдар
Бұлхайыр

Senior Data Engineer. AI/ML Solution Architect. Опыт более 5 лет

LinkedIn профиль

Әділет
Нұржакып

Data Scientist. Data Analyst. Опыт 2 года.
Куратор групп

LinkedIn профиль

Силлабус курса

Программа обучения

Ознакомьтесь с полной структурой курса: темы занятий, домашние задания, проектные работы и контрольные точки.

Посмотреть Скачать PDF

Критерии отбора

Для зачисления на курс мы используем прозрачную и понятную систему отбора. Мы ищем мотивированных участников, готовых учиться и развиваться в сфере информационных технологий.

Критерии отбора:

Тестирование на логику — помогает оценить базовые аналитические способности.
Интервью — позволяет определить уровень интереса, цели и потенциал кандидата.!

Записаться на урок