Data Science



Основи програмування на Python + Python для аналізу даних

  • Введення в програмування на Python
  • Аналіз даних в Pandas і NumPy
  • Візуалізація, очищення даних і feature engineering
  • Робота c файлами, html-сторінками і API

Mатематіка і статистика для Data Science

  • Лінійна алгебра
  • Матаналіз і методи оптимізації
  • Основи статистики і теорії ймовірності
  • Аналіз часових рядів та інші математичні методи

Практичний Machine Learning

  • Введення в машинне навчання
  • Передобробка даних
  • Основні моделі машинного навчання
  • Оцінка якості алгоритмів

Deep learning і нейронні мережі

  • Фреймворк TensorFlow, бібліотека Keras і інші
  • сверточное нейронні мережі та комп'ютерний зір
  • Рекурентні нейронні мережі
  • Аналіз природної мови та інші завдання DL

Data Engineering

  • Hadoop
  • Spark
  • ETL і BI
  • Хмарні технології AWS і Azure

Менеджмент для Data Science

  • Data Science в production
  • Оцінка ефективності моделей в реальних бізнес-задачах
  • Управління data science проектом і командою
  • Спілкування з замовниками