Data Science. Уровень 1: Основные технологии. Python для анализа данных
Аналитика и Data Science

Data Science сегодня — это одно из самых востребованных направлений подготовки в бизнес-аналитике. В основе data science лежит работа с большими данными (Big Data).

Большие данные — это огромные массивы неструктурированной информации, для работы с которыми используются методы машинного обучения и математическая статистика. Основное отличие data science от классических методов бизнес-аналитики — это поиск связей и закономерностей в массивах информации, для разработки моделей, предсказывающей результат.

Данный курс специально разработан для знакомства с основными технологиями и подходами анализа данных.

Записаться на курс

Ближайший старт групп

16 августа
18 сентября
25 октября

Длительность курса

40 ак.часов

Стоимость курса

36 090 руб.
Для кого
подойдет этот курс
программистам

получите базовые навыки программирования, научитесь ставить гипотезы, программировать на Python

новичкам и аналитикам

для улучшения своих знаний и навыков работы в Python и получению базовых знаний по Data Science

Чему вы научитесь

основам Big Data и Data Science

основам работы с SQL — самым популярным языком структурированных запросов

использовать язык программирования Python для анализа данных

работать с данными, основы визуализации и описательного анализа

пространственному, статистическому и функциональному мышлению

взаимодействию с базами данных

Программа курса
В этом курсе вас ожидает
7 тематических
модулей
40 академических
часов
В этом курсе вас ожидает
7 тематических
модулей
40 академических
часов
Введение в data science
    • Введение в Big Data и Data science.
    • “Разумная” постановка и приемка задач.
    • Data science в различных секторах экономики.
    • Необходимые навыки для работы с Big Data и Data science.
    • Данные и их источники – характеристики, полнота, взаимная корреляция, причинно-следственные связи, признаки искажения.
    • Типы данных. Базы данных. Способы хранения данных.
    • Математические приемы, используемые при работе с данными: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.
Основы SQL
    • SQL – язык структурированных запросов.
    • Общий подход.
    • Базовая концепция, фильтрация, функции.
    • Функционал PgAdmin.
    • Подзапросы, Join, Табличные операции.
Python для анализа данных
    • Введение в язык программирования Python. Знакомство с Google colaboratory. Знакомство с функционалом Google Colaboratory, обзор основных возможностей. Язык программирования - Python. Основные функции. Базовые конструкции и структуры. Стандартные функции языка. Логические выражения. Условные операторы. Списки, словари, кортежи. Циклы и условия. Функции и классы. Примеры реализации Решение практических задач с использованием Python.
Работа с данными
    • Библиотека NumPy, типы данных, массивы и операции с ними, Матричные операции, семплирование, чтение файлов.
    • Библиотека SciPy. Научные вычисления. Практическое применение. Работа с данными. Тестирование данных. Библиотека Pandas, загрузка и запись данных, срезы данных, мультииндексация, groupby, datetime, статистические функции.
Визуализация
    • Библиотека Matplotlib, варианты отрисовки графиков и изображений.
    • Библиотека Seaborn, визуализация парных взаимосвязей, heatmap, диаграммы. Библиотека Plotly. Продвинутая визуализация. Динамические графики. Библиотека Dash. Обзор фреймворка для создания дэшбордов (аналитические BI инструменты)
Описательный анализ
    • Pipeline описательного анализа от загрузки датасета, до извлечения полезных метрик и агрегирование. Совместное решение бизнес-задачи с использованием ранее освоенных инструментов.
Итоговая аттестация
    • Итоговая аттестация
Требования к подготовке

Среднее профессиональное или высшее образование, знание основ программирования.

Связанные курсы

В качестве подготовки к данному курсу Вы можете пройти обучение 

Основы программирования и баз данных

После прохождения данного обучения Вы можете продолжить своё развитие в данной сфере на курсах:

Data Science. Уровень 2: Машинное обучение

Data Science. Уровень 3: Нейронные сети

Data Science. Уровень 4: Нейронные сети. Продвинутый уровень

 

 

Расписание
Даты проведения
Время проведения курса
Дни недели
Формат обучения
16 авг
15 сен
18:30 - 21:40
вт чт
18 сен
16 окт
10:00 - 17:10
вс
25 окт
24 ноя
18:30 - 21:40
вт чт
27 ноя
25 дек
10:00 - 17:10
вс
Задать свой вопрос
+7 495 182-83-85
edu@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00
+7 495 182-83-85
edu@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00