Python для анализа данных и машинного обучения

О курсе

Программа направлена на развитие практических навыков обработки, анализа и визуализации данных, проведения аналитических исследований и построения моделей машинного обучения на Python.

Курс поможет участникам:

• работать с основными коллекциями Python, множествами и алгоритмами
• обрабатывать и анализировать данные с помощью NumPy и pandas
• выполнять первичную подготовку данных и выявлять аномалии
• применять методы статистического анализа
• визуализировать данные с помощью Matplotlib и Seaborn
• выявлять скрытые зависимости и интерпретировать результаты анализа
• строить модели машинного обучения с помощью scikit-learn

Кому будет полезен курс

Программисты

Специалисты ИТ-отрасли

Аналитики

Студенты

Научные сотрудники

Преимущества нашей программы

Комплексная работа с данными

Участники осваивают полный цикл анализа – от сбора и первичной обработки данных до выявления зависимостей, поиска аномалий и интерпретации результатов.

Практическое применение Python

Курс включает работу с коллекциями Python, алгоритмами, множествами и основными библиотеками анализа данных. Теоретические темы закрепляются на практических заданиях.

Анализ и визуализация

Слушатели учатся использовать NumPy и pandas для обработки данных, а Matplotlib и Seaborn – для построения наглядных графиков и представления результатов исследований.

Основы машинного обучения

Программа охватывает построение моделей с помощью scikit-learn. Участники получают навыки применения алгоритмов машинного обучения для аналитики и прогнозирования.

Программа курса

Модуль 1

Установка и настройка программного обеспечения.

Модуль 2

Основные коллекции Python. Алгоритмы сортировки и поиска

Модуль 3

Множества и операции с ними.

Модуль 4

Библиотека Numpy

Модуль 5

Библиотека pandas и анализ данных

Модуль 6

Первичная обработка данных

Модуль 7

Статистика и анализ

Модуль 8

Библиотека matplotlib

Модуль 9

Библиотека seaborn. Визуализация сложных данных.

Модуль 10

Библиотека scikit-learn для машинного обучения

Итоговая аттестация

Как вы будете учиться

Занятия

Занятия проводятся как очно в аудитории с непосредственным взаимодействием между преподавателем и слушателями. Для тех, кто не может присутствовать физически, предусмотрено участие через платформу MTS.link.

Процесс обучения

Занятия включают лекции, семинары и групповые проекты. Материалы подаются в виде презентаций, которые могут содержать графику, видео. Полученные знания закрепляются тестированиями и практическими заданиями, а затем вы получаете развернутую обратную связь от эксперта курса.

Сопровождение

Вы можете задавать вопросы преподавателю в режиме реального времени. Так же у каждой группы есть кураторы, которые всегда на связи и помогают решить организационные вопросы.

Академия

Курсы

Услуги

Библиотека

Контакты

Python для анализа данных и машинного обучения

О курсе

Кому будет полезен курс

Преимущества нашей программы