Bootcamp per specialisti in Data Science - corso 112.000 rubli. da Yandex Workshop, formazione 8 mesi, data: 21 dicembre 2023.
Miscellanea / / November 29, 2023
Un rapido tuffo nell'IT
Bootcamp è un corso breve ma intensivo. In soli 5 mesi sarai pronto per lavorare come analista di dati.
Carico intensivo
Ti aspettano circa 8 ore di studio ogni giorno: incontri regolari e webinar con un mentore, teoria, compiti a casa, tanta pratica e progetti.
Feedback rapido
Studierai in un piccolo gruppo, quindi possiamo prestare molta attenzione a ogni studente. Il mentore risponde a tutte le domande entro un'ora.
Approccio personale
L'insegnante e il mentore aiuteranno con le richieste personali tramite chat e il mentore condurrà anche consultazioni individuali e webinar settimanali.
Gli specialisti di Data Science lavorano con i dati allo stesso modo degli scienziati: utilizzano statistiche matematiche, principi logici e moderni strumenti di visualizzazione per ottenere risultati. Ad esempio, un biologo conduce esperimenti per verificare ipotesi: deve generalizzare osservazioni particolari, escludere incidenti e trarre conclusioni corrette.
Dovrai analizzare i dati e costruire modelli sulla base che aiutino a prendere decisioni nella scienza, negli affari e nella vita di tutti i giorni.
Analizzerai grandi volumi di dati e applicherai l'apprendimento automatico per varie attività. Un Data Scientist crea modelli basati sui dati che aiutano a prendere decisioni nella scienza, negli affari e nella vita di tutti i giorni. Con l'apprendimento automatico, potrai prevedere eventi, prevedere valori e cercare modelli non ovvi nei dati.
Parte gratuita Corso introduttivo di 20 ore: nozioni di base su Python e analisi dei dati
Impara i concetti di base dell'analisi dei dati e comprendi cosa fanno gli analisti e i data scientist
1 sprint 1 settimana Python di base
Immergiti più a fondo nel linguaggio di programmazione Python e nella libreria panda
2 sprint 1 settimana Preelaborazione dei dati
Impara a pulire i dati da valori anomali, omissioni e duplicati, nonché a convertire diversi formati di dati
Sprint 3 1 settimana Analisi esplorativa dei dati
Imparare le basi della probabilità e della statistica. Usali per esplorare le proprietà di base dei dati, cercando modelli, distribuzioni e anomalie. Conosci le librerie SciPy e Matplotlib. Crea grafici ed esercitati ad analizzare i grafici.
4 sprint 1 settimana Analisi dei dati statistici
Impara ad analizzare le relazioni tra i dati utilizzando metodi statistici. Scopri cosa sono la significatività statistica, le ipotesi e gli intervalli di confidenza.
5 sprint 1 settimana Progetto finale del primo modulo
Impara come condurre ricerche preliminari sui dati, formulare e testare ipotesi
6 sprint 1 settimana Introduzione al machine learning
Padroneggia i concetti di base del machine learning. Conosci la libreria Scikit-Learn e usala per creare il tuo primo progetto di machine learning.
Apprendimento supervisionato Sprint 7 Settimana 1: classificazione e regressione
Immergiti più a fondo nell'area più calda del machine learning: l'apprendimento supervisionato. Scopri come gestire dati sbilanciati.
8 sprint 1 settimana L'apprendimento automatico nel mondo degli affari
Impara come condurre ricerche preliminari sui dati, formulare e testare ipotesi
9 sprint 1 settimana Progetto finale del secondo modulo
Simula il processo di fusione del minerale d'oro per migliorare il funzionamento dell'impresa
10 sprint 1 settimana Algebra lineare
Dai un'occhiata ad alcuni degli algoritmi che hai imparato finora e ottieni una migliore comprensione di come utilizzarli. In pratica, padroneggia da zero i principali concetti dell'algebra lineare: spazi lineari, operatori lineari, spazi euclidei.
11 sprint 1 settimana Metodi numerici
Dai un'occhiata ad alcuni degli algoritmi che hai imparato finora e ottieni una migliore comprensione di come utilizzarli. In pratica, padroneggia da zero i principali concetti dell'algebra lineare: spazi lineari, operatori lineari, spazi euclidei.
12 sprint 1 settimana Serie temporali
Impara ad analizzare le serie temporali. Scopri come creare dati tabulari da serie temporali e risolvere un problema di regressione su di essi.
Sprint 13 1 settimana Apprendimento automatico per i testi
Impara a creare vettori numerici dai testi e risolvi problemi di classificazione e regressione per essi. Scopri come vengono calcolate le caratteristiche TF-IDF e acquisisci familiarità con le rappresentazioni linguistiche word2vec e BERT.
Sprint 14 1 settimana SQL di base
Apprendi i fondamenti del linguaggio di query strutturato SQL e delle operazioni di algebra relazionale. Conosci PostgreSQL, un popolare sistema di gestione di database (DBMS). Impara a scrivere query di vari livelli di complessità e a tradurre i problemi aziendali in SQL.
Ti verrà inoltre presentata PySpark, una libreria open source utilizzata per l'elaborazione distribuita di grandi volumi di dati.
15 sprint 1 settimana Visione artificiale
Impara a risolvere semplici problemi di visione artificiale utilizzando reti neurali già pronte e la libreria Keras. Dai un'occhiata al Deep Learning.
16 sprint 1 settimana Progetto di laurea
Chiarisci il compito del cliente e attraversa tutte le fasi di analisi dei dati e apprendimento automatico. Ora non ci sono lezioni né compiti a casa: tutto è come in un vero lavoro.