Kurz „Data Science Specialist“ - kurz 112 000 rub. z Yandex Workshop, školenie 8 mesiacov, dátum 30. novembra 2023.

Kompletný program kurzu Data Science
Pravidelne ho aktualizujeme, aby sme zaistili, že spĺňa potreby priemyslu a zamestnávateľov. Inými slovami, naučíte sa len to, čo sa vám pri práci určite bude hodiť.

Základy jazyka Python a analýza údajov: bezplatný úvodný kurz:
Naučte sa základné pojmy analýzy údajov a pochopte, čo robia analytici údajov a vedci údajov. Vyriešte päť prípadov práce s údajmi z rôznych oblastí:

- zistiť dôvod masívneho rozpadu gadgetov,
- skontrolujte návratnosť reklamy v mobilnej aplikácii,
- nájsť najlepšie miesto pre nový obchod,
- pomôžeme vám vybrať stratégiu rozvoja pre startup AI,
- hodnotiť efektivitu robotov v podpornej službe.

Riešením prípadov sa naučíte základy Pythonu a knižnice pandy, naučíte sa zostavovať niektoré grafy a správne ich interpretovať.

Úvod do profesie „Data Science Specialist“

Čo je špecialista na dátovú vedu?
Ako učíme.

Základný Python:
Ponorte sa hlbšie do programovacieho jazyka Python a knižnice pandas.

+1 projekt v portfóliu
Porovnajte údaje používateľa Yandex. Hudba podľa mesta a dňa v týždni.

Predspracovanie údajov:
Naučte sa čistiť údaje od odľahlých hodnôt, vynechaných údajov a duplikátov, ako aj konvertovať rôzne formáty údajov.

+1 projekt v portfóliu
Analyzujte údaje o klientoch bánk a určte podiel bonitných.

Prieskumná analýza údajov:
Naučte sa základy pravdepodobnosti a štatistiky. Použite ich na preskúmanie základných vlastností údajov, hľadanie vzorov, distribúcií a anomálií. Spoznajte knižnice scipy a matplotlib. Nakreslite diagramy a precvičte si analýzu grafov.

+1 projekt v portfóliu
Preskúmajte archív inzerátov na predaj nehnuteľností v Petrohrade a Leningradskej oblasti.

Teória pravdepodobnosti. Dodatočný kurz
Zapamätajte si alebo rozpoznajte základné pojmy v teórii pravdepodobnosti: nezávislé, opačné, nezlučiteľné udalosti atď. Pomocou jednoduchých príkladov a zábavných úloh si precvičíte prácu s číslami a budovanie logiky riešení.
Toto je voliteľný šprint. To znamená, že každý študent si sám vyberie jednu z možností:

• Absolvujte dodatočný kurz desiatich krátkych lekcií, oprášte teóriu a riešte problémy.
• Otvorte len blok s úlohami na pohovor, zapamätajte si prax bez teórie.
• Kurz úplne vynechajte alebo sa k nemu vráťte, keď je čas a potreba.

Záverečný projekt prvého modulu
Naučte sa, ako vykonávať predbežný prieskum údajov a formulovať a testovať hypotézy.

+1 projekt v portfóliu
Nájdite vzory, ktoré určujú úspech hry.

Úvod do strojového učenia:
Ovládajte základné koncepty strojového učenia. Spoznajte knižnicu Scikit-Learn a použite ju na vytvorenie svojho prvého projektu strojového učenia.

+1 projekt v portfóliu
Vytvorte systém odporúčaní taríf pre mobilného operátora.

Doučovaný tréning:
Ponorte sa hlbšie do najhorúcejšej oblasti strojového učenia: učenie pod dohľadom. Zistite, ako sa vysporiadať s nevyváženými údajmi.

+1 projekt v portfóliu
Predpovedajte pravdepodobnosť odchodu klienta z banky.

Strojové učenie v podnikaní:
Zistite, ako strojové učenie (skr. MO) pomáha firme v tom, ako zbierať údaje a ako metriky produktu súvisia s metrikami MO. Naučte sa spúšťať nové funkcie služby pomocou ML. Zistite, čo sú obchodné metriky, KPI a A/B testovanie.

+1 projekt v portfóliu
Trénujte model, ktorý pomáha identifikovať nové miesto na ťažbu ropy s najmenším rizikom straty.

Záverečný projekt druhého modulu:
Pripravte dáta pre strojové učenie. Pomocou modelu zhodnoťte jeho kvalitu.

+1 projekt v portfóliu
Simulujte proces tavenia zlatej rudy, aby ste zlepšili fungovanie podniku.

Lineárna algebra:
Nahliadnite do niektorých algoritmov, ktoré ste sa doteraz naučili, a získajte lepšie pochopenie toho, ako ich používať. V praxi si od začiatku osvojte hlavné pojmy lineárnej algebry: lineárne priestory, lineárne operátory, euklidovské priestory.

+1 projekt v portfóliu
Použite metódu konverzie údajov na ochranu osobných údajov klientov poisťovne.

Numerické metódy:
Budete analyzovať množstvo algoritmov a prispôsobiť ich na riešenie praktických problémov pomocou numerických metód. Ovládajte približné výpočty, odhady zložitosti algoritmu a zostup gradientu. Zistite, ako sa trénujú neurónové siete a čo je zosilnenie gradientu.

+1 projekt v portfóliu
Vytvorte model na určenie ceny ojazdeného auta.

Časové rady:
Časové rady popisujú, ako sa v priebehu času menia parametre, ako je spotreba elektriny alebo počet objednávok taxíkov. Naučíte sa analyzovať série, hľadať trendy a identifikovať sezónnosť. Naučte sa vytvárať tabuľkové údaje a problém regresie časových radov.

+1 projekt v portfóliu
Zostavte model a predpovedajte maximálne zaťaženie taxíkom.

Strojové učenie pre texty:
Naučte sa vytvárať číselné vektory z textov a riešiť k nim klasifikačné a regresné úlohy. Zistite, ako sa počítajú funkcie TF-IDF, a zoznámte sa s jazykovými reprezentáciami word2vec a BERT.

+1 projekt v portfóliu
Zrýchlite moderovanie komentárov vo svojej komunite automatizáciou hodnotenia toxicity.

Základné SQL:
Naučte sa základy dotazovacieho jazyka SQL a relačnej algebry pre prácu s databázami. Zoznámte sa s funkciami práce v PostgreSQL, populárnom systéme na správu databáz (skr. DBMS). Naučte sa písať dotazy rôznej úrovne zložitosti a prekladať obchodné problémy do SQL.
Budete pracovať s databázou internetového obchodu, ktorý sa špecializuje na filmy a hudbu.

+1 projekt v portfóliu
Napíšte sériu dopytov rôznej zložitosti do databázy, ktorá ukladá údaje o rizikových investoroch, startupoch a investíciách do nich.

Počítačové videnie:
Naučte sa riešiť jednoduché problémy s počítačovým videním pomocou hotových neurónových sietí a knižnice Keras. Spoznajte hlboké učenie.

+1 projekt v portfóliu
Zostavte si model na určenie približného veku osoby z fotografie.

Učenie bez dozoru:
Učenie bez dozoru je jednou z metód strojového učenia, pri ktorej systém rieši problém bez vopred označených údajov na základe jeho vlastností a štruktúry. Získajte informácie o problémoch s klastrovaním a detekciou anomálií.

Absolventský projekt:
V poslednom projekte potvrďte, že ste zvládli nové povolanie. Objasnite úlohu zákazníka a prejdite všetkými fázami analýzy údajov a strojového učenia. Teraz neexistujú žiadne lekcie ani domáce úlohy - všetko je ako v skutočnej práci.

+1 projekt v portfóliu
Projekt na výber:
- Vytvorte model, ktorý predpovedá odchod zákazníkov z telekomunikačnej spoločnosti.
- Zostaviť model, ktorý predpovedá parametre technologického procesu v hutníckom závode.