Курс Data Science быстрый старт от ProductStar
**Data Science: быстрый старт** — курс productstar для тех, кто хочет разобраться, как специалисты по данным превращают большие массивы информации в полезные выводы и решения. Вы познакомитесь с основами Data Science и машинного обучения, узнаете, как устроена работа с данными, и попробуете инструменты, которые применяются для их обработки, анализа и визуализации. В центре внимания — Python и библиотеки для работы с данными. Вы изучите возможности Pandas и NumPy: они помогают структурировать информацию, выполнять вычисления и готовить данные к дальнейшему анализу. Matplotlib и Plotly позволят представить результаты в виде графиков и визуализаций, чтобы выявлять закономерности и наглядно объяснять выводы. Также вы познакомитесь с Hadoop и поймёте, для чего используют технологии обработки больших данных. Отдельная тема курса — рекомендательные системы. Вы узнаете, как они помогают предлагать пользователям подходящие товары, фильмы или другой контент, и какую роль в их работе играют данные и методы машинного обучения. Это позволит лучше понять практическое применение Data Science в цифровых продуктах. Курс подойдёт тем, кто только начинает знакомство с анализом данных и хочет составить целостное представление о сфере, её инструментах и задачах. После обучения у вас будет базовое понимание того, как систематизируют большие данные, какие библиотеки используют для анализа и визуализации и как машинное обучение применяется в рекомендательных системах. Это стартовая точка для дальнейшего изучения Data Science и развития навыков работы с данными.
**Data Science: быстрый старт** — курс productstar для тех, кто хочет разобраться, как специалисты по данным превращают большие массивы информации в полезные выводы и решения. Вы познакомитесь с основами Data Science и машинного обучения, узнаете, как устроена работа с данными, и попробуете инструменты, которые применяются для их обработки, анализа и визуализации. В центре внимания — Python и библиотеки для работы с данными. Вы изучите возможности Pandas и NumPy: они помогают структурировать информацию, выполнять вычисления и готовить данные к дальнейшему анализу. Matplotlib и Plotly позволят представить результаты в виде графиков и визуализаций, чтобы выявлять закономерности и наглядно объяснять выводы. Также вы познакомитесь с Hadoop и поймёте, для чего используют технологии обработки больших данных. Отдельная тема курса — рекомендательные системы. Вы узнаете, как они помогают предлагать пользователям подходящие товары, фильмы или другой контент, и какую роль в их работе играют данные и методы машинного обучения. Это позволит лучше понять практическое применение Data Science в цифровых продуктах. Курс подойдёт тем, кто только начинает знакомство с анализом данных и хочет составить целостное представление о сфере, её инструментах и задачах. После обучения у вас будет базовое понимание того, как систематизируют большие данные, какие библиотеки используют для анализа и визуализации и как машинное обучение применяется в рекомендательных системах. Это стартовая точка для дальнейшего изучения Data Science и развития навыков работы с данными.
Основные преимущества курса
Путь от Python до машинного обучения
За 2 месяца курс проводит от основ Python и Jupyter Notebook до обучения моделей и прикладных ML-задач.
Практика на бизнес-кейсах
Воркшопы посвящены прогнозу оттока клиентов и продаж, а также оценке кредитных рисков и созданию скоринговой модели.
Полный цикл работы с данными
Вы научитесь загружать, очищать, объединять и анализировать данные, выбирать признаки и строить модели.
Популярные инструменты Data Science
В программе — Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly и Dash, а также Scikit-learn и работа с Google Sheets.
Основы построения и оценки ML-моделей
Курс охватывает регрессию, классификацию и решающие деревья, метрики качества, валидацию и способы борьбы с переобучением.
Поддержка и гибкие условия обучения
Предусмотрены карьерная поддержка в поиске работы, сертификат, оплата частями и возврат полной стоимости в течение 21 дня.
