Data Science: быстрый старт

Анализ данных
42000,00
р.
46900,00
р.
Блок 1: "Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки"
  • Введение в Python
  • Типы данных, функции, классы, ошибки

Блок 2: "Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари"
  • Строки, условия, циклы
  • Списки и словари в Python

Блок 3: "Библиотеки для анализа данных: Pandas"
  • Пакеты, файлы, Pandas – начало
  • Pandas – продолжение

Блок 4: "Библиотеки для анализа данных: визуализация"
  • Библиотеки визуализации данных
  • Практика

Блок 5: "Знакомство с машинным обучением"
  • Задачи машинного обучения
  • Ключевые инструменты Machine Learning и их применение

Блок 6: "Основные модели машинного обучения: линейная регрессия"
  • Что такое модели машинного обучения?
  • Линейная регрессия
  • Практика

Блок 7: "Бинарная классификация"
  • Алгоритм бинарной классификации данных
  • Применение на задачах

Блок 8: "Валидация. Почему это важно"
  • Проблема переобучения и недообучения
  • Валидация на отложенной выборке
  • KFold и Stratified KFold валидация

Блок 9: "Решающие деревья"
  • Определение и процесс построения решающего дерева
  • Принцип работы дерево с количественными и категориальными признаками
  • Сравнение дерева решений с линейными моделями

Блок 10: "Feature Engineering, Feature Selection"
  • Состав Feature Engineering
  • Базовые подходы к созданию признаков
  • Состав Feature Selection
  • Разбор кейсов

Блок 11: "Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж"
  • Разбор кейса
  • Практическая задача по предсказанию оттока пользователей
  • Практика и применение алгоритмов

Блок 12: "Воркшоп: скоринг кредитного портфеля"
  • Разбор кейса и нюансов
  • Практическая задача

Тип курса: Мини (2-3 месяца)