Про курс DATA SCIENCE:
Мрієш розкрити свій потенціал у світі аналізу даних? Наші курси Data Science – твій крок до неймовірних можливостей! Закінчивши курс, спеціаліст data science може розраховувати на ряд захопливих перспектив для професійного росту, таких як:
- посади, пов’язані з аналізом даних, нейронними мережами, машинним навчанням (включаючи deep learning) тощо
- вплив – навички будуть високо цінуватися у будь-якій галузі, включаючи бізнес, фінанси, науку, медицину
- підвищення заробітної плати – зростаючий попит на спеціалістів з data science може призвести до просування по кар’єрних сходах і підвищення рівня заробітної плати
Навчальний курс має на меті: надання комплексного ґрунтовного теоретичного базису та потужних практичних навичок програмної реалізації методів, математичних моделей і алгоритмів технологічних процесів Data Science.
Специфіка вивчення курсу полягає у розгляді, поряд із класичними методологіями Data Science, передових авторських розробок, отриманих у ході реалізації прикладних R&D проєктів.
Практична частина курсу орієнтована на застосування мови програмування високого рівня Python з опануванням функціонала бібліотек: Numpy, Pandas, Statsmodels, Random, Scipy, Google OR-Tools, Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Requests, Regex, OpenCV, Pillow, Matplotlib, Geopandas.
Домашні завдання розділені за рівнями складності, побудовані за принципами нарощування функціональності в межах тем. Зміст курсу збалансовано розкриває суть технологічних процесів Data Science: обробка даних з метою отримання інформації – обробка інформації з метою виявлення знань – маніпулювання знаннями – візуалізація результатів.
Хочеш зануритися в тему, але не маєш часу на пройти курс? Читай статті нашого тренера Андрія Салати, повір, вони варті твоєї уваги 👇
Хто такий Data Scientist і як зрозуміти, що ця кар’єра для тебе. Огляд професії від професіонала
Data Science на прикладі датасету вина
ЧОМУ DATA SCIENCE НАВЧАННЯ:
- вивчення теорії та практики Data Science дозволяє отримати глибокі знання та навички в аналізі та прогнозуванні даних
- це крутий старт професії Data Scientist
- теорія, практика та розгляд передових авторських розробок з нашими Data Science експертами-практикам
- створення моделей у рамках домашніх завдань, які ти зможеш використати для свого портфоліо
- 5 воркшопів, де учасники спробують на практиці те, що Data Scientist робить у повсякденному житті
- під час навчання ти зможеш розробляти прогнозні моделі, ставити запитання та отримувати практичні навички, які необхідні для успішної кар’єри розробника в цій області
КОМУ ПІДІЙДУТЬ КУРСИ DATA SCIENCE ONLINE:
Курс розраховано на фахівців, що прагнуть опанувати знання, уміння та навички, які потребують посади: Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Machine Learning Engineer, і захоплюються створенням симфонії цифр.
Курс Data Science охоплює 4 теми та містить 21 заняття – 2 зустрічі на тиждень протягом 10 тижнів / 2,5 місяці. Тривалість заняття – 2 години. Формат – дистанційний.
Тренери курсу
Програма курсу DATA SCIENCE
Тема 1.1. Методи та технології статистичного навчання (Statistical Learning).
Заняття 1. Вступ до статистичного навчання.
Домашнє завдання 0. Знайомство.
Заняття 2. Підготовка даних для статистичного навчання.
Домашнє завдання 1: Підготовка та аналіз даних.
Заняття 3. Навчання регресійної моделі за Big Data масивом.
Домашнє завдання 2: Поліноміальна регресія.
Заняття 4. Фільтрація Калмана (Kalman filter).
Домашнє завдання 3: Рекурентне згладжування.
Заняття 5. Нелінійне згладжування – R&D результати.
Заняття 6. Workshop 1. Regression.
Домашнє завдання 4: Регресія.
Тема 1.2. Технології підтримки прийняття рішень (для Decision Support System (DSS)).
Заняття 7. Теорія і практика підтримки прийняття рішень.
Заняття 8. Багатокритеріальні методи прийняття рішень – R&D результати.
Домашнє завдання 5: Макет ERP системи багатокритеріального прийняття рішень.
Тема 1.3. Інтелектуальний аналіз даних (Data Intelligence).
Заняття 9. Методичні основи та технології інтелектуального аналізу даних.
Домашнє завдання 6: Реалізація процесів інтелектуального аналізу даних: мініпроєкти в галузі OLAP, Data Mining, Text Mining.
Тема 1.4. Машинне навчання (Machine Learning (ML)).
Заняття 10. Методи та технології кластеризації.
Домашнє завдання 7: Реалізація методів кластеризації.
Заняття 11. Workshop 2. Classification p.1.
Заняття 11. Workshop 3. Classificarion p. 2.
Домашнє завдання 8: Прикладна кластеризації.
Заняття 12. Методи та технології класифікації та ідентифікації.
Домашнє завдання 9: Реалізація методів класифікації/ідентифікації.
Заняття 13. Workshop 4. Clustering.
Домашнє завдання 10: Прикладна класифікація.
Тема 1.5. Технології штучних нейронних мереж (Artificial Intelligence (AI)).
Заняття 14. Основи штучних нейронних мереж.
Домашнє завдання 11: Конструювання штучних нейронних мереж.
Заняття 15. Основні типи та технології штучних нейронних мереж.
Заняття 16. Workshop 5. Neural Networks.
Домашнє завдання 12: Застосування штучних нейронних мереж.
Тема 2.1. Алгоритми та технології прогнозування динаміки зміни показників ефективності торговельних компаній.
Заняття 17. Алгоритми та технології прогнозування динаміки зміни показників ефективності торговельних компаній.
Домашнє завдання 13: Розробка програмного модуля прогнозування динаміки зміни показників ефективності торговельних компаній (мініпроєкти в галузі аналізу даних для завдань електронної комерції).
Тема 2.2. Алгоритми та технології визначення кредитних ризиків для банківських CRM систем.
Заняття 18. Методологічні основи SCORING – аналізу.
Заняття 19. Практика SCORING – аналізу.
Домашнє завдання 14: Макет CRM системи SCORING – аналізу (мініпроєкти в банківській сфері аналізу даних).
Тема 2.3. Обробка геопросторової інформації (для Geographic Information System (GIS)).
Заняття 20. Основи геоінформаційних технологій.
Домашнє завдання 15: Макет GIS системи.
Заняття 21. Практика аналізу геопросторової інформації.
ПІСЛЯ ЗАВЕРШЕННЯ OНЛАЙН КУРСУ DATA SCIENCE:
Опанувавши навчання data science, cтудент отримає компетенції з формування, розробки, синтезу, верифікації математичних моделей та створення прикладних програмних додатків в галузях:
- статистичного навчання (Statistical Learning)
- технологій підтримки прийняття рішень
- методів машинного навчання (Machine Learning, ML)
- інтелектуального аналізу даних (Artificial Intelligence, AI)
- аналізу геопросторових даних (для Geographic Information System, GIS)
За кожною темою в межах домашніх завдань надається можливість створення власного міні проєкту, який можe бути доданий в особисте портфоліо.
Набуті компетенції з Data Science можливо застосовувати на проєктах:
- аналіз даних для завдань електронної комерції
- аналіз даних для промислових та інфраструктурних CRM, ERP систем
- обробка даних та створення віртуальних просторів за технологіями Digital Twins, Automotive, IoT
Які професії відкриває Data Scientist курс:
Спектр професійних можливостей Data Science широкий, і він продовжує розширюватися відповідно до розвитку технологій та використання даних у різних галузях. Але розглянемо декілька прикладів:
- Data Scientist (або Дата Саєнтист) – це основна професія, пов’язана з аналізом великих обсягів даних, моделюванням та прогнозуванням
- Data Analyst – використовує методи аналізу даних для виявлення тенденцій, розуміння вимог ринку та вирішення бізнес-проблем
- Business Intelligence Analyst – аналізує дані та надає інсайти, що допомагають бізнесу приймати обґрунтовані рішення
- Data Engineer – відповідає за збір, обробку та збереження даних, а також за розробку та підтримку систем розводки даних
- Архітектор баз даних – відповідає за проєктування та управління базами даних, розробку схем баз даних, вибір відповідних технологій та встановлення оптимальних стратегій для зберігання та доступу до даних
ВИМОГИ ДО УЧАСНИКІВ DATA SCIENTIST КУРСУ:
- Базові знання з програмування: принципи програмування, алгоритмізація та базові алгоритми
- Базові знання Python: синтаксис, типи та структури даних, базові оператори розгалужених обчислень, функціональне та ООП програмування, робота з IDE, створення оточення
- Базові знання з математики: елементи теорія ймовірностей, дискретна математика, теорія матриць, дослідження функцій, аналітична геометрія, тригонометрія
Приєднуйся зараз і розкрий свій потенціал у світі Data Science – вивчай, аналізуй, та трансформуй свою кар’єру!
Відгуки про курс:
Курс Data Science
Курс Data Science
Курс Data Science
Курс Data Science
Вітаю, мене звати Литвинова Євгенія і я є Президентом/CEO/Аналітиком Клубу експортерів України. Кожен день ми займаємося аналізом великих масивів даних по експорту та імпорту, а тому курс Data science був актуальний для мене. Я обирала курс за принципом розширення знань, який потребую для реалізацій поставлених перед експортерами задач, а також на сьогодні кожен аналітик повинен знати нюанси та вміти працювати зі штучним інтелектом. Чому саме обрала Sigma Software University? Тому що тут є експерт, якому я довіряю, його знання перевірені часом, а вміння пояснювати надихає. Окрема вдячність Андрію Салаті за те, що він завжди на крок попереду всіх у Data science у протягом багатьох років, Sigma Software University пощастило мати такого експерта. Дуже задоволена також і другим експертом Олексієм Писарчуком, це було наше перше знайомство, але впевнена, що не останнє. Приємно працювати із дослідником, експертом своєї справи, та крутим професіоналом.
Я проходила навчання, як в Україні, так і за кордоном, але завжди приємно чути пояснення рідною мовою, і вивчати ще й українську термінологію.
Отриманий досвід надає мені можливість стати більш прогресивним експертом, використовуючи останні технології у світі Data science. Тепер ці знання лише посилять позиції клубу та українських експортерів на світовій арені, ми щиро в це віримо.
Дякую експертам, Sigma Software University та всім причетним до моєї реєстрації на курс. Я ще обов’язково прийду поглиблювати свої знання у Data science, але вже у більш вузькоспрямованому курсі по time series. До зустрічі.
FAQ (Часті питання)
Чи потрібен попередній досвід для проходження онлайн курсів Data Science?
Наш курс розроблений з урахуванням того, що студенти можуть не мати жодного досвіду в Data Science, але для ефективної роботи протягом курсу бажано мати:
- Базові знання з програмування
- Базові знання Python
- Базові знання з математики: елементи теорія ймовірностей; дискретна математика; теорія матриць; дослідження функцій; аналітична геометрія; тригонометрія
Чи є технічні вимоги до комп'ютера для занять на курс Data Science?
Щоб твоє навчання на курсах Data Scientist проходило максимально ефективно, рекомендується мати комп’ютер з наступними технічними характеристиками:
Операційна система:
- Windows 10 64-біт
- macOS 10.13 або вище
- Linux: Ubuntu 16.04 – 20.04
Процесор:
- Мінімум Intel core i3 4-го покоління
- Рекомендується i5 7-го покоління
Допустимі аналоги від AMD
Оперативна пам’ять:
- Мінімум 8 Гб
- Рекомендується 12 Гб
Дисковий простір:
- Мінімально 200 Гб HDD і більше
- Рекомендується 200 SSD і більше
Чи можлива оплата курсу data scientist навчання онлайн частинами?
Так, ми надаємо можливість розтермінування оплати курсу “Дата Сайнс” на кілька частин. Проте, у такому разі не діють акційні пропозиції, тобто оплата частинами можлива лише повної вартості курсу. Для детальної інформації щодо умов оплати та розстрочки, звернись до менеджера курсу або зазнач свої побажання під час реєстрації на курс.
Які переваги навчання у Sigma Software University?
- Експертні викладачі. Навчання від провідних фахівців у сфері Data Science
- Сучасні методики. Використання актуальних інструментів та технік аналізу даних
- Кар’єрні можливості. Доступ до різноманітних професійних ролей після завершення курсу
- Сертифікат/диплом. Отримання офіційного сертифіката після завершення курсу
- Графік, зручний для всіх. Гнучкий графік та онлайн-формат навчання
Наскільки знання, які отримують студенти, актуальні у світі?
Наш курс враховує останні тенденції, а програма заснована на міжнародних стандартах, тому ви будете конкурентоспроможними і на глобальному ринку. Знання, які ми, звичайно, викладаємо, активно використовуються у провідних компаніях по всьому світу.
