Меню

Избранное
Аналитика

Data Science: быстрый старт

Мини-курс ProductStar об основах Data Science: Python, работа с таблицами, визуализация, машинное обучение и учебные задачи прогнозирования.

Курс в деталях

Школа
ProductStar
Формат
Онлайн
Длительность
2 месяцаПродолжительность курса по данным школы.
Уровень входа
Новичкам

Кому подойдёт курс

Кому подойдётЧем поможет курс
Начинающим в IT

Школа указывает, что курс подходит новичкам. Программа начинается с установки Python, базовых типов данных и первой программы, а затем переходит к анализу и моделям.

Аналитикам

Курс может дополнить опыт аналитиков работой с Python, Pandas, визуализацией и базовыми моделями машинного обучения. В программе есть задачи прогноза и скоринга.

Чему вы научитесь

Писать на Python

Использовать переменные, функции, циклы, коллекции и обработку ошибок.

Обрабатывать данные

Работать с таблицами и пропусками и объединять данные в Pandas.

Строить визуализации

Создавать графики и интерактивные панели с библиотеками Python.

Оценивать модели

Применять регрессию, классификацию и валидацию в учебных задачах.

Что входит в курс

Практические задания

Задания для применения изученного материала и отработки навыков.

Учебные проекты

Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса.

Воркшопы

Совместная работа над практическими задачами с разбором подходов и решений.

Программа курса

Темы и разделы, которые входят в программу обучения.

01Введение в Python

История и возможности Python, установка Python и Jupyter Notebook, первая программа и работа с Telegram-ботом.

02Типы данных, функции, классы, ошибки

Типы данных, функции и объекты, обработка ошибок, модули и преобразование типов на примере калькулятора-бота.

03Строки, условия, циклы

Строки, условия if и циклы while и for; интеграция с внешними API при решении задач.

04Списки и словари в Python

Создание и использование списков и словарей Python, основные методы и функции для работы с ними.

05Пакеты, файлы, Pandas – начало

Пакеты и модули, чтение и запись файлов, импорт и экспорт данных через Google Sheets; введение в Pandas.

06Pandas – продолжение

Создание и индексирование датафреймов, работа с пропусками, объединение таблиц с concat, merge и join, группировка.

07Визуализация данных

Базовые графики в Matplotlib, визуализация в Seaborn и интерактивные панели с Plotly и Dash.

08Введение в машинное обучение

Основы Data Science и машинного обучения, подходы с учителем и без, этапы построения системы и первая модель.

09Линейная регрессия

Линейная регрессия, подготовка данных и градиентный спуск, метрики качества и проблема переобучения.

10Бинарная классификация

Бинарная классификация и логистическая регрессия, метрики качества, обработка пропусков и подход «один против всех».

11Валидация

Переобучение и недообучение, отложенная выборка и кросс-валидация для оценки качества модели.

12Решающие деревья

Построение и интерпретация деревьев решений, критерии информативности и регуляризация модели.

13Feature Engineering и Feature Selection

Обработка категориальных и числовых признаков, выбор признаков с учётом модели и подготовка обучающей выборки.

14Воркшоп: отток клиентов и прогноз продаж

Воркшоп: перевод бизнес-задачи в задачу ML, прогноз оттока клиентов и предсказание продаж.

15Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Воркшоп по скорингу кредитного портфеля: подготовка данных, построение модели и работа с метриками.

Практика и проекты

Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.

Воркшопы по прогнозированию

Программа включает задачи прогноза оттока клиентов и продаж, а также построение скоринговой модели кредитного портфеля.

Python и первая ML-модель

В разделах указаны первая программа, калькулятор-бот и построение модели. Условия проверки и обратной связи уточняйте у школы.

Профессии, навыки и инструменты

Программы и сервисы

Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.

PythonJupyterPipPandasMatplotlibSeabornGoogle SheetsNumpyPlotly / DashScikit-learnTelegram Bot APIАлгоритмы MLМетрики качестваКросс-валидацияГрадиентный спускОтбор признаковHadoopJupyter NotebookTelegramifwhileforconcatmergejoinPlotlyDashFeature EngineeringFeature Selection

Эксперты программы

Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.

Документ об обучении

Сертификат о прохождении курса

Школа указывает этот вид документа.

Требования к получению и формат уточняйте в школе.

Стоимость и условия оплаты

Стоимость обучения
19 900 ₽Сумма при оплате частями: 10 платежей по 1 990 ₽. Цена одним платежом уточняется. Данные от не указана.
Ежемесячный платёж
1 990 ₽ / мес.Срок оплаты: 10 мес. Условия договора уточняйте в школе.

Частые вопросы

Кому подойдёт курс?

Школа адресует программу новичкам в IT и аналитикам. Она начинается с основ Python и переходит к обработке данных и машинному обучению.

Что входит в программу?

В 15 разделах рассматриваются Python, Pandas, визуализация, регрессия, классификация, валидация, деревья решений и учебные воркшопы.

Какие инструменты указаны?

Школа перечисляет Python, Jupyter, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly / Dash, Scikit-learn и другие инструменты и методы.

Есть ли практика?

Программа включает первые программы на Python, ML-модель и воркшопы по прогнозированию и скорингу. Формат проверки уточняйте у школы.

Что известно о Hadoop?

Hadoop упомянут во вступлении школы как пример инструмента; отдельного раздела по нему в проверенной программе нет. Содержание уточняйте у школы.

Кто преподаёт?

ProductStar называет директора по аналитике Vezet group Николая Пекальн и руководителя бизнес-аналитики СберМаркета Ришата Исхатова.

Сколько длится обучение?

В каталоге указаны два месяца и онлайн-формат. Срок доступа к материалам в проверенных блоках отдельно не указан.

Есть ли сертификат?

В тарифе указан сертификат о прохождении курса. Его формат и условия получения необходимо уточнять непосредственно у школы.

Есть ли трудоустройство?

В FAQ школа пишет, что трудоустройство на мини-курсах не предусмотрено; условия иной поддержки можно уточнить у ProductStar.

Как указана оплата?

На дату снимка показаны десять платежей по 1 990 ₽ — всего 19 900 ₽ при оплате частями. Цену одним платежом и условия оплаты уточняйте у школы.

Записаться на курс

Перейдите на сайт ProductStar, чтобы узнать условия обучения на курсе «Data Science: быстрый старт».

На сайт школы

Похожие курсы

Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.

GeekBrains
Онлайн

Data Scientist

Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.

Цена на сайте
Стоимость курса
Яндекс Практикум
4 месяца · Онлайн

ML-инженер с опытом

Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.

116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
ProductStar
12 месяцев · Онлайн

Аналитик данных

Онлайн-программа ProductStar по аналитике данных: подготовка и визуализация данных, продуктовые метрики, A/B-тесты, SQL, Python и итоговый аналитический проект.

67 651 ₽
Цена одним платежом
2 088 ₽ / мес. · 36 мес.

Что важно знать о курсе «Data Science: быстрый старт»

Курс адресован новичкам в IT и аналитикам: он начинается с Python и проходит через табличные данные, визуализацию и базовые модели машинного обучения. Это вводная программа, которая затрагивает задачи Data Scientist и смежных специалистов, а не обещание полного освоения всех направлений Data Science.

В программе 15 разделов, первая ML-модель и два воркшопа по прогнозированию и скорингу. Школа перечисляет Python, Jupyter, Pandas и другие библиотеки; Hadoop упомянут во вступлении, но отдельного раздела в программе не видно. Уточните содержание, условия проверки заданий и индивидуальной обратной связи.

Школа указывает два месяца обучения и сертификат о прохождении. По FAQ трудоустройство на мини-курсах не предусмотрено. На дату снимка показаны десять платежей по 1 990 ₽, всего 19 900 ₽ при оплате частями; цену одним платежом и условия уточняйте у школы.

Что посмотреть дальше

KURSEZ

ProductStar

Познакомьтесь со школой ProductStar, её программами и условиями обучения.

Открыть
KURSEZ

Курсы ProductStar

Сравните курсы ProductStar по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.

Открыть
KURSEZ

Все курсы

Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.

Открыть
На сайт школы

Содержание

Настройки аналитики

Аналитика не подключена

Сейчас KURSEZ не отправляет данные в Яндекс Метрику. После её подключения здесь можно будет разрешить аналитику или отказаться от неё. Вебвизор использоваться не будет.

Каталог, избранное и переходы на сайты школ доступны без аналитики.