Курс
Бутлагерь по Data Science
Освойте современный Data Science, включая Python, Machine Learning, Deep Learning и Generative AI, работая с реальными проектами и наборами данных.
Для кого этот курс
Предназначен для слушателей, имеющих базовые знания программирования или аналитики данных и желающих развиваться в области Data Science и искусственного интеллекта. Подходит студентам, аналитикам данных, разработчикам, инженерам, исследователям и специалистам, которые хотят анализировать сложные данные, строить прогнозные модели и разрабатывать интеллектуальные приложения с использованием современных AI-технологий.
Буткемп по Data Science — это практическая программа продвинутого уровня, основанная на знаниях аналитики данных и направленная на решение реальных бизнес-задач с помощью технологий искусственного интеллекта. Вы углубите знания Python, научитесь работать с реальными наборами данных, выполнять исследовательский анализ данных (EDA) и разрабатывать модели машинного обучения для прогнозирования, классификации, кластеризации и анализа временных рядов. Далее программа познакомит вас с Deep Learning: нейронными сетями, Computer Vision, обработкой естественного языка (NLP) и разработкой моделей с использованием PyTorch. Вы также изучите современные направления Generative AI, включая Large Language Models (LLMs), Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), концепции fine-tuning и практическое применение искусственного интеллекта. На протяжении обучения вы будете выполнять практические проекты, оценивать и оптимизировать модели, а также освоите лучшие отраслевые практики разработки и внедрения AI-решений. По окончании программы у вас будет портфолио реальных проектов, подтверждающее навыки в области Data Science и Artificial Intelligence.
Чему вы научитесь
SQL и визуализация данных
запросы, агрегация, дашборды и аналитическая отчётность.
Python for Data Science
NumPy, Pandas, очистка данных, preprocessing, EDA и визуализация.
Feature Engineering
пропущенные значения, scaling, encoding, уменьшение размерности и feature extraction.
Machine Learning
regression, classification, clustering, anomaly detection и выбор модели.
Оценка моделей
cross-validation, метрики, hyperparameter tuning, overfitting и ensemble methods.
Time Series Analysis
trend, seasonality, moving averages, forecasting и основы ARIMA.
24 недель
