Курс Data Scientist с нуля до Junior от Skillbox: рейтинг 4.9, отзывы

Name: Data Scientist с нуля до Junior
Brand: Skillbox
Price: 110160 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.9 (9 reviews)

Kursarium

Программа

11 модулей·101 тема

Business understanding. С чего начинается работа с данными, Data understanding. Excel, Введение в Python

Business understanding. С чего начинается работа с данными
Data understanding. Excel
Введение в Python
Переменные и типы данных
Условия
Циклы
Алгоритмы и структуры данных
Функции
Коллекции в Python
Чтение файлов в Python и командной строке
Библиотека Pandas
Получение данных с помощью API
Базы данных
Язык запросов SQL
Power BI

Введение в теорию вероятностей, Случайные события, Случайная величина

Введение в теорию вероятностей
Случайные события
Случайная величина
Непрерывные распределения. Общие сведения
Основные виды непрерывных распределений
Статистические тесты
Итог: поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями.

Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования, Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты, Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики

Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты
Аналитика и ML. Функции одной переменной, их свойства и графики
ML. Интерполяция и полиномы
ML. Аппроксимация и преобразования функций
ML. Аппроксимация и производные
ML. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
ML. Частные производные функции нескольких переменных
ML. Векторы и матрицы. Градиент
ML. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
Задача аппроксимации как матричное уравнение
Итог: получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением.

Постановка задачи машинного обучения, Основные термины машинного обучения, Выгрузка данных с помощью SQL

Постановка задачи машинного обучения
Основные термины машинного обучения
Выгрузка данных с помощью SQL
Линейная регрессия
Регуляризация линейной регрессии
Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие
Библиотека NumPy
Линейная классификация. Логистическая регрессия
Линейная классификация. Метод опорных векторов
Логическая классификация. Деревья решений
Деревья решений и случайный лес
Очистка данных
Кластеризация. Метод k-средних
Интерпретация. Метод k-средних
Кластеризация. DBSCAN

Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью, Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме, Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем

Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью
Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме
Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем
На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач

Доступные источники данных, Аналитика на метриках, Подходы к оценке качества данных

Доступные источники данных
Аналитика на метриках
Подходы к оценке качества данных
Введение в формулирование гипотез
Визуализация в Excel
Объединение разнородных данных
Требования к качеству данных
Корреляция и факторы
Визуализация в Python
Формулирование гипотез по данным
SQL как инструмент формирования витрины данных
Очистка данных
Методы прогнозирования
Программные средства визуализации
A/B-тесты и их планирование

Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью
Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме
Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем
На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач

Введение в хранение и обработку данных, Реляционные базы данных, Команды добавления, изменения и удаления данных

Введение в хранение и обработку данных
Реляционные базы данных
Команды добавления, изменения и удаления данных
Команды обработки данных
Продвинутый SQL
Итог: научитесь работать с реляционными базами данных и языком SQL для решения профессиональных задач.

Gentle introduction. Теория вероятностей в Python, Оценивание, Проверка гипотез: теория

Gentle introduction. Теория вероятностей в Python
Оценивание
Проверка гипотез: теория
Проверка гипотез: практика
Совместные распределения
Исследование зависимостей
Временные ряды
Дополнительные главы (частотный и байесовский подходы, энтропия и дивергенция, формула Байеса)
Итог: научитесь применять принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами data science. Поймёте, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая статистика и теория вероятностей.

Виды ИИ-помощников и основы промптинга, Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом, Продвинутые методы использования: плагины и API

Виды ИИ-помощников и основы промптинга
Тактики использования ИИ-помощников для работы с кодом
Продвинутые методы использования: плагины и API
ИИ для личных целей

Подготовка к поиску работы, Составление резюме, Поиск работы

Подготовка к поиску работы
Составление резюме
Поиск работы
Выполнение тестовых заданий
Подготовка к собеседованию и его прохождение
Принятие офера и выход на работу
Профессиональное развитие и карьерный рост
Типичные вопросы на собеседованиях
Требования к программистам разных направлений
Итог: узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

Вопросы и ответы

Data Scientist — это специалист более широкого профиля, который не только анализирует данные, но и строит прогнозные модели с помощью машинного обучения. Аналитик данных фокусируется на исследовании готовых данных и подготовке отчетов, в то время как дата-сайентист создает алгоритмы для автоматического поиска закономерностей и предсказания будущих событий.

Нет, для старта в Data Science не обязательно иметь профильное высшее образование, хотя оно и является преимуществом. Современные образовательные программы, включая курс от Skillbox, позволяют освоить необходимый математический аппарат и статистику с нуля, концентрируясь на их практическом применении в решении реальных задач.

Знание Python и его библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-learn) — это критически важный, но не единственный навык для Data Scientist. Востребованность также формируется за счет понимания бизнес-процессов, умения работать с большими данными (Big Data), знание SQL и основ DevOps для внедрения моделей в production.

Машинное обучение — это комплексная дисциплина, но современные курсы выстраивают обучение поэтапно, начиная с основ. Сначала вы осваиваете базовые алгоритмы и принципы их работы на понятных примерах, а затем постепенно переходите к более сложным темам, таким как нейронные сети, что делает процесс погружения плавным и достижимым.

Для Junior Data Scientist обязательным стеком является уверенное владение Python, библиотеками для анализа данных и машинного обучения (Pandas, NumPy, Scikit-learn), а также языком запросов SQL. Не менее важно понимание принципов работы с Git и основ визуализации данных с помощью Matplotlib или Seaborn.