Наука данных, машинное обучение и анализ с помощью Python, R и SQL
Создайте прочную основу в области науки о данных, предсказывающего моделирования и запросов в базы данных с использованием Python, R и SQL для решения реальных аналитических проблем.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Способность извлекать полезные выводы из необработанных данных является одним из наиболее востребованных навыков в различных отраслях сегодня. Этот всеобъемлющий текстовый курс поможет вам освоить основные концепции науки данных, машинного обучения и анализа данных без предварительного опыта программирования.
Вы перейдете от новичка к уверенному исследователю данных, научитесь манипулировать наборами данных и строить предсказывающие модели, а также запрашивать базы данных. Читая пошаговые объяснения и анализируя примеры структурированного кода, вы поймете, как применять статистические и вычислительные методы для решения сложных бизнес-проблем.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции науки данных, терминологию и жизненный цикл аналитического проекта.
- Запрос и управление реляционными базами данных с использованием основных команд SQL, фильтров и соединений.
- Написать чистый код на Python для манипуляции данными с использованием современных библиотек и стандартных структур данных.
- Анализировать модели данных и статистику с использованием программирования R и принципов tidyverse.
- Применять основные алгоритмы машинного обучения для классификации и регрессии задач с использованием стандартных инструментов.
- Очистка и предварительная обработка наборов исходных данных для обеспечения высококачественных вводимых данных, используемых в аналитических моделях.
Курс начинается с основных определений и теоретических основ, а затем вы пройдете практический запрос данных с помощью SQL. Оттуда вы исследуете практические парадигмы программирования в Python и R, кульминацией которых станет применение основных рабочих процессов машинного обучения.
Этот курс разработан специально для начинающих, начинающих аналитиков данных и профессионалов, желающих добавить грамотность данных к своему набору навыков. Не требуется предварительного кодирования или статистического фона.
Начните свое путешествие в мир науки о данных сегодня и раскройте силу принятия решений на основе данных.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 48 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
R для научных исследований: анализ и визуализация данных
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Программирование R для науки о данных, машинного обучения и блестящих приложений
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Практическая наука о данных в R: регрессия, прогнозирование и текстовый майнинг
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Статистические основы с R
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство