Содержание
- Программа
- Python для Data Science
- Аналитика. Начальный уровень
- Статистика и теория вероятностей
- Основы математики для Data Science
- Аналитика. Средний уровень
- Универсальные знания программиста
- Английский для IT-специалистов
- Что получит слушатель по окончании
- Ваше резюме после обучения
- Профессиональные навыки:
Программа
Вас ждут 6 курсов с разным уровнем сложности, прохождение которых можно приравнять к году работы.
Python для Data Science
- Введение в Data Science
- Введение в Python
- Основы
- Операторы, выражения
- Условный оператор if, ветвления
- Условный оператор if: продолжение
- Цикл while
- For: циклы со счетчиком
- For: циклы со счетчиком, часть 2. Функция range
- Цикл for: работа со строками
- Вложенные циклы
- Числа с плавающей точкой (int/float)
- Функции
- float 2
- Установка и настройка IDE
- Базовые коллекции: Cписки
- Методы для работы со списками
- List comprehensions
- Базовые коллекции: Строки
- Базовые коллекции: словари и множества
- Базовые коллекции: Кортежи
- Функции — Рекурсия
- Работа с файлами
- Исключения: работа с ошибками
- Введение в ООП
- Основные принципы ООП
- Итераторы и генераторы
Аналитика. Начальный уровень
- Библиотека NumPy: методы анализа массивов
- Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
- Библиотека pandas: индексация и выбор данных
- Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
- Основы визуализации данных с помощью Matplotlib
- Продвинутая визуализация с Matplotlib
- Визуализация с Seaborn
- Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
- Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
- Чтение и запись данных: CSV, XLSX
- Основы SQL
- Чтение и запись данных: JSON, MongoDB
- Работа со строками
- Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками
- Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Skillbox на основе паблика Skillbox «ВКонтакте»
Статистика и теория вероятностей
- Основы статистики и теории вероятностей
- Как врать при помощи статистики
Основы математики для Data Science
- Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
- Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
- Функции одной переменной, их свойства и графики
- Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
- Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
- Аппроксимация и работа с производными
- Функции нескольких переменных, их свойства и графики
- Частные производные функции нескольких переменных
- Векторы и матрицы. Градиент
- Линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Разложение матриц. Собственные векторы и значения
Аналитика. Средний уровень
- Язык программирования R: базовые операции и структуры данных
- Язык программирования R: циклы и функции
- Язык программирования R: анализ данных и их визуализация
- Создание аналитических панелей (Dashboard) в R
- A/B-тестирование: объем выборки и построение доверительных интервалов
- A/B-тестирование: статистические гипотезы и алгоритмы их проверки (Bootstrap и статистический тест)
- Мастер-класс: A/B-тестирование
- Performance metrics
- Мастер-класс: модели атрибуции прибыли
- Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 1
- Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 2
- Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 3
Универсальные знания программиста
- Как стать первоклассным программистом
- Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
- The state of soft skills
- Как мы создавали карту развития для разработчиков
- Как общаться по email и эффективно работать с почтой?
- Повышение своей эффективности
- Спор о первом языке программирования
- Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
- Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
- Протокол HTTP
- Введение в алгоритмы
Английский для IT-специалистов
- IT Resume and CV
- Job interview: questions and answers
- Teamwork
- Workplace communication
- Business letter
- Software development
- System concept development and SRS
- Design
- Development and Testing
- Deployment and Maintenance
Что получит слушатель по окончании
- Диплом Skillbox
- Портфолио
- Помощь в трудоустройстве
Ваше резюме после обучения
- Должность: Аналитик Data Scientist
- Зарплата от: 100 000 ₽
Профессиональные навыки:
- Владение Python для анализа данных
- Знание языка программирования R и основных библиотек
- Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
- Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Визуализация данных с помощью Matplotlib
- Организация и проведение А/B-тестирования
- Выявление аномалий данных
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
Отзывы
Отзывов пока нет.