Бесплатный курс
Курстан тегін өту
Оқуды аяқтағаны туралы сертификат
Бұл курс не туралы?

Курс предназначен для тех, кто стремится освоить область науки о данных. Цель курса - обеспечить всестороннее понимание ключевых аспектов Data Science, включая сбор, обработку, анализ данных, а также основы машинного обучения. Этот курс разработан для тех, кто хочет начать свой путь в этой перспективной и быстроразвивающейся области. Он сочетает в себе теоретические основы и практические навыки, необходимые для старта успешной карьеры в области анализа данных.

Содержание курса:

  1. Модуль: Введение в Data Science. Основы Data Science, типы данных, методы их сбора и очистки.

  2. Модуль: Python для Data Science. Основы Python, работа с библиотеками NumPy и Pandas, визуализация данных.

  3. Модуль: Статистический анализ. Описательная и инференциальная статистика, корреляция и регрессия.

  4. Модуль: Введение в машинное обучение. Основы машинного обучения, обучение с учителем и без.

Цель курса:

  • Предоставить теоретические и практические знания в области науки о данных;

  • Освоить основы программирования на Python для анализа данных;

  • Обучить методам статистического анализа и машинного обучения.

Видео уроки оснащены субтитрами. Вы можете включить либо отключить субтитры через соответствующую кнопку в панели плеера. 

72:00 Курстың ұзақтығы
37 Курс сабақтары
31 Тапсырмалар
Бұл курс кім үшін?
Жаңа бастаған мамандар
Курстар жаңа бастаған мамандарға кәсіптің негізін қалауға және болашақта өз тәжірибесінде қолдануға көмектесетін бейіндік оқу материалдарын ұсынады
Еңбек нарығында өз құндылығын арттырғысы келетіндерге
Курстар жұмыс тәжірибесі бар және бейіндік дағдыларды, сондай-ақ оларды тиімді пайдалану ерекшеліктерін терең меңгергісі келетін кәсіпқойлар мен мамандарға қызықты болады
Әр түрлі кәсіптің менеджерлері мен кәсіпқойлары
Курстар әр түрлі кәсіптің менеджерлері мен кәсіпқойларына базалық білім беріп, жұмыс істеу үшін жаңа дағдыларды игеруге мүмкіндік береді
Не үйренесіз?
Определять основные понятия и принципы Data Science, включая ключевые задачи, методы и цели отрасли.
Проектировать и организовывать эффективные процессы сбора, очистки и анализа данных для решения реальных проблем.
Моделировать статистические данные, используя описательную и инференциальную статистику, для выявления тенденций и закономерностей.
Курс бағдарламасы

  • Урок 1. Вводный урок 30 минут
  • Урок 2. Что такое Data Science? 1 сағат
  • Урок 3. Структуры и типы данных 1 сағат
  • Урок 4. Сбор данных в Data Science 2 сағат
  • Промежуточное тестирование по итогам модуля 30 минут

  • Урок 1. Настройка рабочей среды для программирования на Python 2 сағат
  • Урок 2. Основы языка Python, его структура и синтаксис 3 сағат
  • Урок 3. Введение в библиотеку NumPy 3 сағат
  • Урок 4. Практический урок с NumPy 4 сағат
  • Урок 5. Введение в библиотеку Pandas для работы с данными 2 сағат 30 минут
  • Урок 6. Pandas для анализа данных на Python 3 сағат
  • Урок 7. Практический урок с Pandas 4 сағат
  • Урок 8. Визуализация данных с Matplotlib 2 сағат
  • Промежуточное тестирование по итогам модуля 30 минут

  • Урок 1. Основы статистического анализа 1 сағат
  • Урок 2. Генеральная совокупность и выборка 2 сағат
  • Урок 3. Типы переменных. Количественные и номинативные переменные 2 сағат
  • Урок 4. Меры центральной тенденции 2 сағат
  • Урок 5. Меры изменчивости 2 сағат
  • Урок 6. Квартили распределения и график box-plot 3 сағат
  • Урок 7. Нормальное распределение 3 сағат
  • Урок 8. Центральная предельная теорема 3 сағат
  • Урок 9. Доверительные интервалы для среднего 3 сағат
  • Урок 10. Идея статистического вывода, p-уровень значимости 2 сағат
  • Промежуточное тестирование по итогам модуля 30 минут

  • Урок 1. Введение в машинное обучение 30 минут
  • Урок 2. Типы алгоритмов 1 сағат 30 минут
  • Урок 3. Задачи машинного обучения 2 сағат
  • Урок 4. Частые вопросы машинного обучения 2 сағат
  • Урок 5. Методология разработки задач 2 сағат
  • Урок 6. Определение бизнес требований 2 сағат
  • Урок 7. Сбор и подготовка данных 2 сағат
  • Урок 8. Разработка моделей 2 сағат
  • Урок 9. Тестирование и внедрение модели 2 сағат
  • Урок 10. Проблемы разработки моделей 2 сағат
  • Промежуточное тестирование по итогам модуля 30 минут
  • Қорытынды тестілеу 1 сағат
Автор туралы
5
  • UNDP Kazakhstan
  • 2024 жылдан бастап алаңда
IT және телекоммуникациялар
6 отзывы
10 курс
804 білім алушылар
6 берілген сертификат
Профиль
Ұқсас курстар

Кіру