О курсе
С помощью этого курса Вы научитесь:
- Работать с сырыми данными
Информация для отчётов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью Python и SQL до их загрузки и обработки средствами Power BI. - Анализировать данные
Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Находите инсайты в данных и предлагайте бизнесу оптимальные сценарии роста. - Работать с Big Data и визуализировать данные
Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Используйте Tableau Server и другие инструменты - Выдвигать и тестировать гипотезы
Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки.
Программа курса:
Блок 1: "Python и обработка данных"
- Введение в анализ данных с помощью Python
- Python c 0
- Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
- Python: работа с файлами и форматированный вывод
- Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
- Python: инструменты функционального программирования
- Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
Блок 2: "Работа с Power BI и Python"
- Установка и настройка Power BI
- Подключение к данным: загрузка стационарных файлов, загрузка файлов из папок
- Очистка и преобразование данных: типы данных, фильтрация данных
- Анализ данных на DAX: синтаксис языка, создание мер и столбцов, работа с числами, базовые функции (SUM, MIN, MAX, CALCULATE)
- Визуализация данных: основные визуальные элементы Power BI, добавление фильтра даты
- Оформление дашборда: добавление вспомогательных элементов
- Загрузка в Power BI Service: знакомство с интерфейсом и принципами работы
- Визуализация данных. Работа с отчётами
Блок 3: "Tableu, SQL и получение данных"
- SQL: обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
- Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
- Расширенные возможности SQL и основные ограничения
- Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)
- Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
- Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
- Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
- Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL
- Основы работы с Tableau Server
Блок 4: "Python и построение Machine Learning моделей"
- Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
- Деревья решений
- Линейная и полиноминальная регрессия
- Алгоритмы кластеризации
- Способы повышения качества модели
- Функции потерь и оптимизация
- Оценка точности модели, борьба с переобучением, регуляризация
- Улучшение качества модели
- Использование PyTorch
- Ваш первый Machine Learning проект на Python
Блок 5: "BigData и прикладные проекты на Python"
- Неперсонализированные рекомендательные системы
- Сontent-based-рекомендации
- Collaborative Filtering
- Гибридные алгоритмы
- Сегментация изображений, детекция объектов
- Тематическое моделирование (LSA, LDA, HDP)
- Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram)
- Счётные языковые модели и вероятностные языковые модели. LSTM.
- Предсказание оттока пользователей с сервиса
- Другие применения BigData
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Перспективы:
- Цифровой сертификат - Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве
- Средняя зарплата от 145 000 ₽
- Помощь с трудоустройством и стажировкой
