Einführung in Data Science – kostenloser Kurs von Skillbox, Schulung, Datum: 29. November 2023.
Verschiedenes / / December 06, 2023
Für Anfänger
Beherrschen Sie Python und SQL von Grund auf, lernen Sie, Daten zu sammeln und zu analysieren und erwerben Sie das erforderliche theoretische Minimum in Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Festigen Sie Ihr Wissen in der Praxis – bereiten Sie Ihre Abschlussarbeit vor und verteidigen Sie sie, die zum ersten Fall in Ihrem zukünftigen Portfolio wird.
Für Programmierer
Verbessern Sie Ihre Mathematik, Statistik, Ihr analytisches und algorithmisches Denken und lernen Sie, Geschäftsanforderungen zu erkennen. Sammeln Sie Erfahrungen im Umgang mit Modellen des maschinellen Lernens und nutzen Sie Python zur Lösung von Datenproblemen. Sie durchlaufen den Prozess von der Datenerfassung bis zur Modellbereitstellung.
Für angehende Analysten
Sie lernen, Hypothesen zu formulieren und auf der Grundlage von Daten Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie werden in der Lage sein, effizienten Code in Python zu schreiben, Rohdaten in nützliche Informationen für das Unternehmen umzuwandeln, Mathematik auf der Grundlage von Statistiken zu verstehen, Maschinen zu trainieren und Ergebnisse vorherzusagen. Sie verfeinern Ihr Wissen, steigern die Geschwindigkeit Ihrer Arbeit und erreichen eine Beförderung.
Autor des Kurses „Maschinelles Lernen“. Senior Data Scientist, Teamleiter bei SberData, Sber. 5+ Jahre im Beruf
Kurssprecher, F&E-Direktor, UBIC Tech. Mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Entwicklung
Datenwissenschaftler bei der Sberbank, Mathematiker am Rechenzentrum der Russischen Akademie der Wissenschaften. Block „Grundlagen der Mathematik für Data Science“. Mehr als 4 Jahre Erfahrung im Unterrichten höherer Mathematik
Einführung in den Kurs
Machen Sie sich mit den Hauptbereichen der Datenwissenschaft vertraut und finden Sie heraus, welche Probleme Datenanalysten, Dateningenieure und Spezialisten für maschinelles Lernen lösen.
Geschäftsverständnis
Lernen Sie, mit Kunden zu kommunizieren, Bedürfnisse zu erkennen, Anforderungen zu sammeln und zu dokumentieren sowie Interviews zu führen.
Python-Grundlagen
Beherrschen Sie die Grundlagen von Python auf einem ausreichenden Niveau, um sicher mit Daten arbeiten zu können.
Datenverständnis
Erfahren Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen herunterladen und die Tools Excel, SQL und Power BI beherrschen. Erfahren Sie, wie Sie die Qualität von Quelldaten beschreiben und bewerten.
Datenaufbereitung
Beherrschen Sie die explorative Datenanalyse: Lernen Sie, Datensätze zu finden, zu bereinigen und vorzubereiten, sodass das Ergebnis ein Datensatz ist, der für die weitere Arbeit bereit ist.
Modellieren
Lernen Sie, Hypothesen zu formulieren und zu testen. Sie erlernen die Grundlagen der Modellierung im maschinellen Lernen und in der Analyse, erstellen Ihr erstes ML-Modell und versuchen sich als Produkt- und Marketinganalyst.
Auswertung
Erfahren Sie, wie Sie Modelle vergleichen und ihre Qualität bewerten. Bereiten Sie das Modell für den industriellen Einsatz vor.
Einsatz
Verwandeln Sie das Modell in ein fertiges Produkt. Erfahren Sie, wie Sie Datenflüsse automatisieren, Modelle auf Servern ausführen und den Betrieb des Modells überwachen.
Grundlegende Mathematik für Data Science
Erwerben Sie Grundkenntnisse der Mathematik, um mit maschinellem Lernen zu arbeiten. Sie werden verstehen, was Approximation, Interpolation, Funktionen, Regressionen, Matrizen und Vektoren sind. Lernen Sie, mit mathematischen Entitäten in der SymPy Python-Bibliothek zu arbeiten.
Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Sie verstehen die Prinzipien der Arbeit mit Zufallsvariablen und Ereignissen. Machen Sie sich mit einigen Arten von Verteilungen und statistischen Tests vertraut, die beim Erstellen von Modellen und beim Testen von Hypothesen hilfreich sind.
M
Mascha Buscha
17.01.2022 G.
Es stellt sich heraus, dass Sie Ihre Karriere auch in einem Startup vorantreiben können.
Vorteile: Klares Tutorial. Nachteile: Keine. Zuerst war ich Projektmanager, dann habe ich mich in die Analytik vertieft und jetzt beschäftige ich mich mit maschinellem Lernen. Einfach ein toller Chef, der bereit ist, in die Entwicklung der Mitarbeiter zu investieren.) Er war es, der mich und meinen Kollegen zum Data Science-Kurs von Skillbox gebracht hat. Inspiriert hat mich auch das Feedback von Absolventen, die bereits in einem neuen Fachgebiet arbeiten. Jetzt...
W
wladislove888
18.05.2021 G.
Ich trainiere gerne bei SkillBox
Vorteile: Kürze, Konsistenz, Wassermangel, Informationsintegrität. Nachteile: Für mich gibt es keine Nachteile. Zwei Jahre lang wollte ich eine Ausbildung zum Internet-Vermarkter machen. Ich begann mit der Ausbildung bei Skillbox, indem ich einen Kurs im Sonderangebot kaufte. Ich lernte zwei Monate lang, 2-3 Stunden am Tag, und merkte, dass das nichts für mich war. Es funktioniert nicht und das war's. Elena, eine Skillbox-Mitarbeiterin, ging zu einem Treffen und sie tauschten einen Kurs für Data-Science aus. Und dann n...
A
Alexanders M
18.10.2022 G.
Guter Fahrer für Anfänger
Vorteile: Toller Start für Anfänger. Nachteile: Es gibt keine Teamwettbewerbe. Mit 28 Jahren habe ich mich entschieden, Data Science zu studieren. Davor habe ich versucht, Python selbst zu lernen, aber mir fehlte die Kraft und Motivation. Ich habe mich für den Kauf eines teuren DS-Kurses entschieden (zum Glück habe ich einen guten Rabatt auf kostenlose Intensivkurse von Skillbox bekommen). Ich dachte, wenn ich das Geld bezahle, würde ich auf jeden Fall studieren. Sp...
G
Gurauld
03.11.2022 G.
Ein guter Kurs, um die Grundlagen der Datenwissenschaft zu erlernen
Vorteile: Ihre Aufgaben werden von einer lebenden Person überprüft. Verfügbarkeit eines endgültigen Projekts basierend auf realen Daten für das Portfolio. Bonus-Minikurse. Nachteile: Nur einer von drei Blöcken ist vollständig lernbereit; die restlichen Lektionen werden eher langsam hinzugefügt. Daher wird es nicht möglich sein, mit dem Studium schnell einen Beruf zu erlernen. Der Kurs ist in Blöcke unterteilt: Basic, Junior und Advanced, und der Block ist in Module unterteilt. Die meisten Module, die ich...