Онлайн-курс “Data Science with Python” від robot_dreams (подія в архіві)

Відбулось
22 квітня (понеділок)
Місце
онлайн
Вартість
від 3133 грн/міс при оплаті частинами
Підуть

🤖 Перейдіть з базового рівня Python до просунутої роботи з масивами даних

Про курс:

На курсі ви навчитесь розв’язувати основні задачі Data Science за допомогою поглибленої роботи з Python та його бібліотеками. В результаті ви зможете будувати просунуті візуалізації, знаходити взаємозв’язки в даних, робити прогнози та навчати моделі.

На практиці навчитесь розв’язувати такі завдання:

➡️ очищення даних та пошук відсутніх значень
➡️ прогнозування та класифікація
➡️ кластерний аналіз даних та пошук взаємозв’язків
➡️ запуск A/B-тестувань та валідація гіпотез
➡️ відбір ознак та побудова моделей Machine Learning

Навчитеся працювати з цифрами та математичними формулами в NumPy, з табличними даними — у Pandas, з візуалізаціями — у Matplotlib, Seaborn та Plotly. І опануєте ще 6 бібліотек Python для Data Science.

Під час навчання на вас чекає багато практики. Ви виконуватимете складні домашні завдання та отримуватимете фідбек від лектора щодо кожного з них.

Лектор курсу:

Олександра Кардаш, Director of Data Science у Shelf ― американському стартапі у сфері knowledge management

  • була одним з перших Data Scientists у Shelf.io і брала участь у розбудові DS команди до понад 15 спеціалістів
  • має 5 років досвіду в Data Science у різних технічних галузях, працювала зі стартапами від ідеї до готового продукту
  • у портфоліо ― успішні кейси у сфері Forecasting & Time Series Analysis, оптимізації, предиктивної аналітики та NLP

Цей курс підійде тим, хто:

👉🏼 знає синтаксис Python,
але не вміє використовувати Python і його бібліотеки для обробки й візуалізації даних

👉🏼 розуміє базові термінології статистики,
але прагне навчитися проходити повний цикл Data Science задач

👉🏼 виконує роботу вручну,
але бажає структурувати масиви даних та автоматизувати знаходження закономірностей

Програма курсу і реєстрація ⬅️

👍ПодобаєтьсяСподобалось1
До обраногоВ обраному1
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Підписатись на коментарі