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.

17.01.2022 - 06.03.2022

За 7 недель вы научитесь

1

Python для анализа данных

Познакомимся с языком номер один для анализа данных
2

Работа с библиотеками

Изучим популярные библиотеки: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikit Learn и PyTorch
3

Математика для Data Science

Разберемся с теорией вероятности, статистикой, линейной алгеброй и математическим анализом
4

Машинное обучение

Познакомимся с линейными и нелинейными моделями регрессии и классификации, а также разберемся с алгоритмами кластеризаци
5

Исследования и визуализация данных

Научимся обрабатывать и чистить данные, строить и понимать графики, изучим метрики оценки качества алгоритмов
6

Алгоритмы

Поработаем с нейронными сетями, моделями для временных рядов, с ансамблями моделей

Что ожидать от обучения?

  • Насыщенная программа
    16 обучающих модулей, 100+ часов обучения.
  • Поддержка наставника
    Практикующий IT-специалист будет отвечать на любые вопросы и делать кодревью.
  • Готовое портфолио
    Получите первый кейс в свое портфолио.
  • Доступ к материалам
    Не ограничен рамками курса. Вы можете продолжить учиться когда захотите.
  • Telegram-чат
    Общение с преподавателями и одногруппниками в уютной и дружелюбной атмосфере.
  • Сертификат
    С уникальным ID, подтверждающий уровень ваших знаний.
  • Ламповая атмосфера
    Никаких скучных и занудных “дядек“. В Loftschool вас будут учить в атмосфере rock-and-roll.
  • Начало карьеры
    После обучения вы сразу же готовы к старту карьеры.

Как проходит обучение

  • Задание
    Каждый понедельник студенты получают задание
  • Недельный план
    Подскажет, что делать в каждый конкретный день курса.
  • Материалы недели
    Изучать можно в удобном для себя ритме.
  • Самостоятельная работа
    После 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.

Посмотрите видео о том, как проходит обучение

Каждая неделя обучения включает:

2 теоретических модуля
Разбираем всю теорию с примерами практического применения.
2 практических воркшопа
Только кодинг. Закрепляем теорию практикой.
1 групповую практику
С одногруппниками и наставником.
30 минутную консультацию
Тет-а-тет с вашим личным наставником.
Программа обучения
  • Неделя 1 — Введение в Python и начало работы с данными
    — Изучаем особенности языка Python — Знакомимся с библиотекой Pandas — Анализируем таблицы с помощью кода — Находим зависимости в данных
    • Язык Python. Знакомство
      Вебинар
      17.01.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
    • Исследовательский анализ данных с помощью Pandas
      Вебинар
      20.01.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
  • Неделя 2 — 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
      Вебинар
      24.01.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
    • Работа с базами данных. Язык SQL
      Вебинар
      27.01.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
  • Неделя 3 — Математика и машинное обучение
    — Знакомимся с теорией, необходимой для машинного обучения — Изучаем основные понятия машинного обучения — Строим первую регрессионную модель с помощью библиотеки Scikit-Learn
    • Экскурс в математику для анализа данных
      Вебинар
      31.01.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
    • Введение в машинное обучение. Линейная регрессия
      Вебинар
      03.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
  • Неделя 4 — Алгоритмы обучения с подкреплением
    — Узнаем о методах классификации — Обучим решающие деревья, kNN и логистическую регрессию — Разберемся в том, что такое регуляризация, кросс-валидация и в других аспектах обучения
    • Логистическая регрессия
      Вебинар
      07.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
    • Алгоритмы классификации.
      Вебинар
      10.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
  • Неделя 5 — Обучение без подкрепления и ансамбли моделей
    — Узнаем почему много простых моделей лучше, чем одна сложная — Построим различные типы ансамблей решающих деревьев — Поработаем с еще одним большим классом задач — кластеризацией
    • Ансамбли моделей. Метрики оценки классификации
      Вебинар
      14.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
    • Кластеризация. Обучение без учителя
      Вебинар
      17.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
  • Неделя 6 — Другие подходы машинного обучения
    — Изучим, как работать с временными рядами с помощью Python — Разберемся в том, что такое нейронная сеть и как её обучать — Выберем финальный проект
    • Анализ временных рядов
      Вебинар
      21.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
    • Введение в нейронные сети
      Вебинар
      24.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть
  • Неделя 7 — Градиентный бустинг
    — Построим еще один вид ансамблей решающих деревьев — градиентный бустинг — Работа над финальным проектом
    • Градиентный бустинг
      Вебинар
      28.02.2022 19:00
      Развернуть
      Свернуть

Преподаватель

Эмиль Богомолов
bogomolov
Эмиль Богомолов
Инженер-исследователь, Соколовский институт науки и технологий
  • Инженер-исследователь научной группы ADASE в Сколтехе.

  • Энтузиаст в сфере машинного обучения и компьютерного зрения.

  • Контрибьютор опенсорс фреймворков.

  • Многократный победитель хакатонов по анализу данных.

  • Автором статей на международных конференциях: WACV и CVPR.

Компании, в которых работают выпускники
Доказательства по перечисленным компаниям вы можете найти в документе
Наши партнеры по трудоустройству
Сертификат курса data science

Ваш будущий сертификат

По окончании обучения вы получите сертификат. LoftSchool знают и ценят работодатели, поэтому сертификат станет вашим дополнительным плюсом при трудоустройстве в IT-компанию.
Он будет доступен в электронном виде в личном кабинете – вы легко сможете добавить ссылку на сертификат в резюме и подтвердить свой уровень подготовки.

Познакомься с LoftSchool ближе

Почему стоит выбрать обучение в LoftSchool

Безупречная репутация

Мы в деле с 2012 года и нас знают во всех больших IT компаниях России и ближнего зарубежья.

LoftSchool – лидер в IT образовании

По результатам исследования «Моего круга» на Хабре LoftSchool занял первое место.

1000+ выпускников ежегодно

Наши выпускники работают в Apple, Яндекс, Mail.ru, Epam и др. крупнейших компаниях. Пруфы.

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?
Оплата и регистрация

Период обучения: 17.01 - 06.03

Работа в группес наставником
Индивидуальная работас наставником
Цена до 2 декабря
от 1 833 /мес
3 058

Сумма указана для рассрочки на 12 месяцев. Точная ежемесячная плата зависит от срока и банка.

-40%скидка