Data Science. Уровень 1. Инструменты и технологии

Необходимая предварительная подготовка: Знания в статистике;
Базовые навыки программирования; Базовые знания одного или нескольких языков программирования.
Этот курс – руководство для тех, кто хочет на практике освоить возможности Data Science и познакомиться с технологией машинного обучения. На занятиях вы на конкретном примере разберете, как происходит обработка и анализ больших данных, а затем визуализируете полученный результат.

Модуль 1 — Постановка задачи
Модуль 2 — Классический подход
o Анализ и визуализация
o Проверка статистических гипотез
Модуль 3 — DataScience
o Подготовка данных
o Машинное обучение
Модуль 4 — Подготовка исходных данных
o Работа с выборками
o Очистка исходных данных
Модуль 5 — Построение аналитической модели
o Входные данные
o Работа с характеристиками
Модуль 6 — Оценка аналитической модели
o Принципы оценки модели
o Критерии качества аналитической модели
Модуль 7 — Визуализация данных
o Технологии визуализации
o Инструменты
Модуль 8 — Основные инструменты анализа данных
o Базы данных
o Excel
o R, Python
o Отчёты
Модуль 9 — Дополнительные инструменты и технологии