Python, BI и BigData (6 месяцев)

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