[ProductStar] Python, Bi и Bigdata [Денис Соболев, Анна Морозова]

Robot · 7 Янв 2023

Освоите навыки анализа данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании

От основ Python до Machine Learning

На курсе вы научитесь:

Работать с сырыми данными
Анализировать данные
Работать с Big Data и визуализировать данные
Выдвигать и тестировать гипотезы

Программа курса:

Блок 1: Python и обработка данных

Введение в Python
Типы данных, функции, классы, ошибки
Строки, условия, циклы
Списки и словари в Python
Пакеты, файлы, Pandas - начало
Pandas: продолжение
Визуализация данных
Базы данных и статистика
Многопоточность
Веб-сервер flask и контроль версий GIt
Итоговый проект

Блок 2: Работа с Power BI

Введение в Power BI2
Power Query. Получение и преобразование данных
Модель данных в Power BI4
DAX5
Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
Power BI Service и создание дашборда
Power BI и Python
Итоговый проект

Блок 3: SQL для анализа данных

Введение в блок SQL
Извлечение и фильтрация данных
Преобразование и сортировка данных
Группировка данных
Введение в базы данных
Объединение таблиц
Вложенные запросы
Обновление, добавление и удаление данных
Создание, изменение и удаление таблиц
Advanced
Обзор основных программ

Блок 4: Tableau

Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
Модели данных и Табличные вычисления
Параметры и уровни детализации в Tableau
Псевдонимы, сортировка, Actions
Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Блок 5: Python и построение Machine Learning моделей

Знакомство с машинным обучением
Линейная регрессия
Бинарная классификация
Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
Решающие деревья
Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
Feature Engineering, Feature Selection
Градиентный бустинг
Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
A/B тестирование
Обучение без учителя
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 6: Нейронные сети и NLP

Введение в нейронные сети
Обучение нейросетей
Глубокое обучение на практике
Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
Свёрточные нейронные сети
Введение в NLP, понятие ембеддинга
Рекурентные нейронные сети
Нейросети с вниманием, трансформеры
Metric learning, обучение без учителя
Обучение с подкреплением в нейросетях

Блок 7: Рекомендательные системы

Введение
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы

Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Работа над дипломным проектом для портфолио
Подготовка резюме
Подготовка к собеседованию
Финальная защита и консультации