Авторский курс Алексея Береснева.

На этом курсе слушатели изучают важнейшие библиотеки и инструменты Python (Питон) для анализа данных (Data science). Также на курсе рассматриваются средства Python для визуализации данных, извлечения данных из всемирной паутины, основы работы с СУБД PostgreSQL, машинного обучения и обработки текстовых документов и произведений на обычных языках.

Вы научитесь:

В результате прослушивания курса слушатели:

• Получат общее понимание процесса анализа, извлечения и визуализации данных, построения гипотез и тестирования;

• Освоят работу с окружением Python и основными требуемыми инструментами и библиотеками;

• Изучат работу с базовыми концепциями, понятиями, принципами и возможностями Python: типами данных, базовыми структурами данных, функциями и основами ООП;

• Изучат высокоуровневый математический инструментарий, предоставляемый пакетом NumPy;

• Освоят вычисления с помощью пакета SciPy;

• Смогут производить анализ и манипулирование данными с помощью пакета Pandas;

• Получат навыки машинного обучения с использованием Scikit-Learn;

• Освоят визуализацию с помощью средств Mathplotlib.

• Изучат базовые принципы машинного обучения с учителем и без него, а также основные методики, например, регрессию, кластеризацию, поиск ближайших соседей (K-NN), деревья решений, понижение размерности;

• Изучат использование Scikit-Learn для обработки текстов на обычных языках;

• Освоят автоматизированное получение данных из WEB;

• Изучат основы работы с СУБД

Аудитория:

Курс предназначен для аналитиков, разработчиков и специалистов по статистическому анализу данных и трендов

Требования к предварительной подготовке слушателя:

Приветствуется базовый опыт работы с операционными системами GNU/Linux и/или UNIX и минимальные знания в области программирования