Курсы анализа на Python в Ростове-на-Дону

Станете универсальным аналитиком и начнёте работать по специальности уже через 6 месяцев обучения

Изучите ключевые инструменты аналитика и сможете помогать бизнесу принимать обоснованные решения

Соберёте портфолио из 7 проектов, чтобы показать будущему работодателю

Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез

Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

Чему вы научитесь

Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Научитесь получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах

Проводить A/B-тесты и определять, что приносит результат в исследуемой области, основываясь на данных, а не на интуиции

Освоите актуальные инструменты анализа данных и получите явное конкурентное преимущество — крупнейшие компании работают с большими данными

Узнаете, как принимать эмоции и управлять ими. Сможете лучше понимать окружающих и строить деловые отношения. Усилите свою конкурентоспособность

Инструменты которые вы освоите на курсе

Сервис для создания детальной статистики посетителей сайтов.

Сервис компании Яндекс, предназначенный для оценки посещаемости сайтов и анализа поведения пользователей.

Платформа для проведения A/B-тестирований.

Платформа аналитики, которая призвана показать «поведенческий слой» пользовательских данных.

Система для аналитики и анализа поведения пользователей.

Язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных.

Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.

Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python.

Набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов.

Язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.

Особенности:

• Выполняйте простые задачи для отработки теории

• Пишите код в среде, приближенной к IDE  

• Пользуйтесь мгновенной проверкой или подсказками

• Задавайте вопросы по заданию —
вам ответит эксперт или аспирант

Помогут с трудоустройством! Подробнее о курсе

Построите карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей

Добавите более 14 проектов в портфолио

Сможете искать работу в новой сфере уже через 8 месяцев обучения

Выбор и создание фич для модели

Написание SQL-запросов для получения данных

Работа с аналитическими библиотеками numpy, scipy, pandas

Группировка и фильтрация данных

Чему вы научитесь

Писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных

Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки

Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Инструменты которые вы освоите на курсе

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения

Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом

Одна из самых популярных реляционных баз данных с открытым исходным кодом. На её основе работает множество приложений для анализа геопространственных данных и мобильных приложений

Набор библиотек и программ Python для символьной и статистической обработки естественного языка

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python

Открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети

Все виды градиентного спуска, включая Adam, RMSProp, Momentum, SGD. Регуляризация и Dropout на основе MNIST.

Свёртки и методы Padding & stride, Pooling и LeNet применительно к AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, densenet, mobilenet. Аугментация и TransferLearning. Языковые модели в RNN, GRU и LSTM. Декодер Teacher Forcing

Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных

Открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python

Библиотека глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения и NLP

Понимание идеи attention'а. Dense-Attention для encoder-decoder архитектуры. Beam-Search и диалоговые боты

Особенности:

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия

Подробнее о курсе

Освоите ключевой инструмент для анализа данных и машинного обучения

Научитесь работать с данными на всех этапах: от сбора, очистки, анализа до визуализации

Соберёте портфолио и спланируете карьерный рост

Работа с аналитическими библиотеками numpy, scipy и pandas

Визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly, matplotlib Статистический анализ данных Применение математических моделей Выбор и создание фич Применение основных алгоритмов для обработки данных Парсинг данных с сайтов Автоматизация процессов получения данных для отчетов

Чему вы научитесь

Перестанете зависеть от разработчиков в работе с данными и научитесь понимать программистов

С Python вы почувствуете вкус к оптимизации процессов и освободите время для новых задач

Умение быстро парсить сайты — бесценно. Вы начнете видеть и получать данные там, где раньше не замечали их

Python для аналитики — отличная база и возможность начать карьеру в Data Science

Умение использовать готовые решения для придания смысла сырой информации

Сможете находить новые взаимосвязи в данных и интерпретировать их для улучшения показателей бизнеса

Инструменты которые вы освоите на курсе

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python. Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения. Библиотека Python для визуализации данных. Библиотека Python для визуализации статистических данных. Система управления версиями кода.

Особенности:

Тренажёр дополняет другие формы практики. Это среда, в которой вы можете сами писать код, работать с ошибками, брать подсказки и задавать вопросы экспертам.

• Выполняйте простые задачи для закрепления теории

• Пишите и запускайте код прямо в браузере

• Пользуйтесь мгновенной проверкой или подсказками

• Задавайте вопросы по заданию — вам ответит эксперт или аспирант

Помогут с трудоустройством! Подробнее о курсе