Интенсивный курс
Python: анализ данных и машинное обучение
Записывайтесь на курс и за 7 недель освойте Python и библиотеки языка для анализа данных, научитесь работать с нейронными сетями и машинным обучением и получите первый проект в портфолио. Курс можно проходить с нулевым опытом.
Python для анализа данных
Работа с библиотеками
Машинное обучение
Исследования и визуализация данных
Алгоритмы
Что ожидать от обучения?
Насыщенная программа14 обучающих модулей, 100+ часов обучения.
Поддержка наставникаПрактикующий IT-специалист будет отвечать на любые вопросы и делать кодревью.
Готовое портфолиоПолучите первый кейс в свое портфолио.
Доступ к материаламНе ограничен рамками курса. Вы можете продолжить учиться когда захотите.
Telegram-чатОбщение с преподавателями и одногруппниками в уютной и дружелюбной атмосфере.
СертификатС уникальным ID, подтверждающий уровень ваших знаний.
Ламповая атмосфераНикаких скучных и занудных “дядек“. В Loftschool вас будут учить в атмосфере rock-and-roll.
Начало карьерыПосле обучения вы сразу же готовы к старту карьеры.
Как проходит обучение
- ЗаданиеКаждый понедельник студенты получают задание
- Недельный планПодскажет, что делать в каждый конкретный день курса.
- Материалы неделиИзучать можно в удобном для себя ритме.
- Самостоятельная работаПосле изучения материалов студент работает над проектом
* Материалов курса достаточно, чтобы выполнить выпускной проект. Если у вас возникнут вопросы, то вы сможете задать их команде курса в групповом чате.
Каждая неделя обучения включает:
Программа обучения
Неделя 1 — Введение в Python и начало работы с данными
— Изучаем особенности языка Python — Учимся работать с условными операторами, циклами и функциями — Знакомимся с внешними библиотеками
Язык Python. Знакомство
Вебинар03.10.2022 19:00— Типы данных list, dict и string — Условные операторы, циклы и функции — Работа с внешними библиотеками Math, Numpy и Pandas
Язык Python. Практика
Вебинар06.10.2022 19:00— Практическое занятие с преподавателем курса
Неделя 2 — Исследовательский анализ данных
— Знакомимся с библиотекой Pandas — Анализируем таблицы с помощью кода — Находим зависимости в данных
Исследовательский анализ данных с помощью Pandas
Вебинар10.10.2022 19:00— Библиотека Pandas — Код для анализа таблиц — Зависимости в данных
Исследовательский анализ данных с помощью Pandas. Практика
Вебинар13.10.2022 19:00— Практический вебинар с преподавателем
Неделя 3 — Визуализация данных и работа с SQL
— Строим визуализации на основе данных в том числе интерактивные — Учимся выбирать подходящие графики — Работаем с Google Cloud BigQuery — Пишем запросы к базе данных с помощью SQL
Визуальный анализ данных с помощью Seaborn и Plotly
Вебинар17.10.2022 19:00— Визуализации на основе данных — Графики из библиотеки Seaborn — Интерактивные графики с помощью Plotly
Работа с базами данных. Язык SQL
Вебинар20.10.2022 19:00— Работа с облаком Google и BigQuery — Запросы к базе данных с помощью SQL — Обработка данных с помощью операторов языка SQL
Неделя 4 — Машинное обучение
— Знакомимся с теорией, необходимой для машинного обучения — Изучаем основные понятия машинного обучения — Строим первую регрессионную модель с помощью библиотеки Scikit-Learn
Работа с базами данных. Язык SQL. Практика
Вебинар24.10.2022 19:00— Практический вебинар с преподавателем
Введение в машинное обучение. Линейная регрессия
Вебинар27.10.2022 19:00— Основные понятия машинного обучения — Регрессионная модель с помощью библиотеки Scikit-Learn — Метрики оценки качества алгоритма
Неделя 5 — Логистическая регрессия
— Изучаем теорию логистической регрессии — Рассмотрим примеры работы с логистической регрессией и регуляризацией
Логистическая регрессия. Часть 1
Вебинар31.10.2022 19:00— Метод максимального правдоподобия — Линейный классификатор — L2-регуляризация логистической функции потерь — Примеры работы с логистической регрессией и регуляризация
Логистическая регрессия. Часть 2
Вебинар03.11.2022 19:00— Области применения логистической регрессии — Примеры использования с библиотекой sklearn — XOR-проблема — Кривые валидации и обучения, построение выводов
Неделя 6 — Нейронные сети
— Начинаем работать с нейронными сетями — Изучаем задачи классификации изображений и датасеты
Логистическая регрессия. Практика
Вебинар07.11.2022 19:00— Практический вебинар с преподавателем
Нейронные сети. Работа с изображениями
Вебинар10.11.2022 19:00— Задача классификации изображений и датасеты — Метод ближайших соседей для классификации — Что такое нейронная сеть
Неделя 7 — Нейронные сети
— Изучаем нейронные сети — Начинаем работать над выпускным проектом
Нейронные сети. Обучение линейного классификатора
Вебинар14.11.2022 19:00— Функции ошибки в классификации изображений — Регуляризация модели — Процесс обучения нейронной сети
Нейронные сети. Практика
Вебинар17.11.2022 19:00— Практический вебинар с преподавателем курса
Преподаватель
Инженер исследователь в Сколтехе.
Энтузиаст в сфере машинного обучения и компьютерного зрения.
Контрибьютор опенсорс фреймворков.
Многократный победитель хакатонов по анализу данных.
Автор статей на международных конференциях: WACV и CVPR.
Ваш будущий сертификат
Почему стоит выбрать обучение в LoftSchool
Безупречная репутация
LoftSchool – лидер в IT образовании
1000+ выпускников ежегодно
Ответы на часто задаваемые вопросы
- Зачем платить за обучение, если в интернете можно найти всё бесплатно?
- Предусмотрен ли возврат денег, если я передумаю проходить курс или профессию?
- Можно ли платить частями?
- Почему стоимость курсов повышается до старта потока?
- Могут ли меня отчислить, если я пропущу неделю обучения или больше?
- Что нужно для обучения в LoftSchool?
- Можно ли совмещать обучение с работой или учёбой?