fbpx

(RU) Введение в Python и Data Science

(RU) При поддержке Американского Университета в Центральной Азии

(RU)

Начало занятий: 22 марта

Продолжительность курса: 5 месяцев

Расписание: ПН СР ПТ  19:00-21:00;

Стоимость курса: 10 000 сомов в месяц

 

Записаться Позвонить 

 

(RU)  

Язык программирования Python – один из самых популярных инструментов для анализа данных, позволяющая не только использовать наиболее распространенные статистические методы и алгоритмы машинного обучения, но также дает возможность разрабатывать веб-приложения, писать игры, автоматизировать задачи системного администрирования и многое другое.
В данном курсе мы рассмотрим базовые возможности языка, которые могут пригодиться специалисту по Data Science.


Хорошие знания статистики и алгебры являются залогом успешной работы в области Data Science. Понимание этих дисциплин позволит вам не просто бездумно использовать большинство алгоритмов машинного обучения, а делать это осмысленно, правильно подготавливая и настраивая данные.

В третьем блоке курса погрузимся в мир Data Science – научимся работать с данными в Python, извлекать аналитику из данных и строить классические алгоритмы машинного обучения, которые применяются для решения большого количества задач в Data Science. С полученными знаниями вы сможете самостоятельно углубиться в интересующую вас область машинного обучения и освоить самые продвинутые алгоритмы.

img

(RU) Аталов Субанбек

(RU)

Руководитель группы разработки моделей в НБКР. Эксперт в области работы с данными, анализа и прогнозирования. Имеет многолетний практический опыт в Data Science и на профессиональном уровне владеет Python - как инструмент анализа данных и построения моделей. Ведет курс “Основы машинного обучения и искусственный интеллект” в инновационном колледже АУЦА. По совместительству работает старшим преподавателем кафедры “Математические методы и исследования операций в экономике” в КРСУ, где преподает курс “Многомерные статистические методы”. Имеет степень магистра по направлению «Прикладная экономика и математические методы», Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ).

Course content

(RU) Введение в Python
Концепции типов данных
Условные операторы и циклы
Работа со строками и форматирование
Работа с файлами
Базовые структуры данных. Операции и методы
Функции и функциональное программирование
Классы и объектно-ориентированное программирование
Работа с ошибками и обработка исключений
(RU) Основы статистики
Базовые концепции линейной алгебры
(RU) Основы работы с данными в Python
NumPy, Pandas для анализа данных
Первичный анализ и подготовка данных
Визуальный анализ данных с Python
Библиотеки Python для машинного обучения
Задача классификации
Линейные модели классификации и регрессии
Деревья решений и их композиции
Конструирование признаков
Обучение без учителя: кластеризация
Итеративные и иерархические методы кластеризации
Проблема снижения размерности
Введение в глубокое обучение

How is the training?

img
img
img

(RU)

Мы предоставляем современные компьютеры  и необходимое ПО для обучения

Ведется запись каждого занятия для повторения пройденного материала

Upgrade your knowledge and master a new profession with a friend!

Bring a friend and get a discount of 10%.
Bring two friends and get 15% discount