16 августа
Basic
6 месяцев
Онлайн
Вы научитесь решать задачи из реальных рабочих процессов, которые чаще всего в Data Science поручают начинающим специалистам. К концу курса вы соберете портфолио работ, пройдете подготовку к собеседованиям и карьерную консультацию.
Во время обучения вы погрузитесь в условия, близкие к реальным рабочим процессам. Вам придется справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели к проду.
Обстановка на занятиях располагает быть любопытным, активно дискутировать и не бояться ошибок.
Предлагаем ознакомиться с Картой курсов направления Data Science в OTUS , чтобы выстроить собственную образовательную траекторию.
На курсе предусмотрено менторское сопровождение в виде групповых разборов домашних заданий. Занятие по групповому разбору ДЗ с ментором проводится раз в месяц в рамках расписания курса.
Вы выполняете домашнее задание
Ментор проверяет его в личном кабинете, делает ревью и дает развернутый фидбэк
На занятии ментор отвечает на часто возникающие вопросы, проводит подробный разбор работ студентов и объясняет каждый этап выполнения
С ментором также можно общаться по домашнему заданию в чате. Он даст вам обратную связь по итогам проверки и направит вас в нужное русло
В данном модуле познакомимся с базовыми структурами данных и операторами Python. Изучим азы работы с shell и git.
Тема 1: Знакомство. Настройка окружения для работы
Тема 2: Базовые типы и структуры данных. Управление потоком
Тема 3: Работа с функциями и данными
Тема 4: Git, shell
Тема 5: Групповая менторская консультация
В данном модуле познакомимся с ООП в Python, научимся применять основные принципы ООП и разделять на модули.
Тема 1: Основы ООП
Тема 2: Продвинутый ООП, исключения
Тема 3: Продвинутый ООП, продолжение
Тема 4: Модули и импорты
Тема 5: Тесты
Тема 6: Знакомство со встроенными модулями
Тема 7: Файлы и сеть
Тема 8: Групповая менторская консультация
В данном модуле познакомимся с библиотекой numpy, pandas. Научимся работать с многообразием библиотек визуализации данных в Python.
Тема 1: Основы NumPy
Тема 2: Основы Pandas
Тема 3: Визуализация данных
Тема 4: Групповая менторская консультация
В данном модуле вы изучите разделы матричной алгебры для решения систем линейных уравнений и для векторного анализа. Познакомитесь с основными методами оптимизации функций (максимизации/минимизации), также научимся аппроксимировать значение функции, чтобы ускорять вычисления в Python при работе с данными. Научитесь формулировать и тестировать гипотезы, в том числе А/B-тестирование.
Тема 1: Матрицы. Основные понятия и операции
Тема 2: Практика. Матрицы
Тема 3: Дифференцирование и оптимизация функций
Тема 4: Практика. Дифференцирование и оптимизация функций
Тема 5: Алгоритмы и вычислительная сложность
Тема 6: МНК и ММП
Тема 7: Практика. МНК и ММП
Тема 8: Случайные величины и их моделирование
Тема 9: Практика. Случайные величины и их моделирование
Тема 10: Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины
Тема 11: Практика. Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины
Тема 12: A/Б-тестирование
Тема 13: Групповая менторская консультация
Тема 14: Групповая менторская консультация
В данном модуле рассмотрим задачи, которые направлены на проверку гипотез, поиск оптимальных решений с помощью искусственного интеллекта.
Тема 1: Введение в машинное обучение
Тема 2: Exploratory Data Analysis and Preprocessing
Тема 3: Задача регрессии. Линейная регрессия
Тема 4: Задача классификации. Метод ближайших соседей
Тема 5: Логистическая регрессия
Тема 6: Деревья решений
Тема 7: Ансамбли моделей
Тема 8: Feature engineering & advanced preprocessing
Тема 9: Групповая менторская консультация
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.
Тема 1: Выбор темы проекта
Тема 2: Консультация в формате предзащиты
Тема 3: Защита проекта
Каждый семестр завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!
Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и официальный диплом о получении новой специальности
Стоимость в рассрочку