Data Scientist

Data Science-ды нөлден зерттеңіз: деректерді жинау негіздерінен бастап Python-дағы талдауға және машиналық оқытуды қолдануға дейін. Жаңадан бастағандарға арналған практикалық курс!

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

Курс деректер туралы ғылым саласын меңгергісі келетіндерге арналған. Курстың мақсаты - деректерді жинау, өңдеу, талдау, сондай-ақ машиналық оқыту негіздерін қоса алғанда, Data Science-тің негізгі аспектілерін жан-жақты түсінуді қамтамасыз ету.

Бұл курс осы перспективалы және жылдам дамып келе жатқан салада өз жолын бастағысы келетіндер үшін әзірленген. Ол деректерді талдау саласында табысты мансапты бастау үшін қажетті теориялық негіздер мен практикалық дағдыларды біріктіреді.

Курстың мазмұны:

  1. Модуль: Data Science-қа кіріспе. Data Science негіздері, деректер түрлері, оларды жинау және тазарту әдістері;

  1. Модуль: Data Science үшін Python. Python негіздері, NumPy және Pandas кітапханаларымен жұмыс, деректерді визуализациялау;

  1. Модуль: Статистикалық талдау. Сипаттамалық және инференциалды статистика, корреляция және регрессия;

  1. Модуль: Машиналық оқытуға кіріспе. Машиналық оқыту негіздері, мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту.

Курстың мақсаты:

  • Деректер туралы ғылым саласындағы теориялық және практикалық білімді ұсыну;

  • Деректерді талдау үшін Python бағдарламалау негіздерін меңгеру;

  • Статистикалық талдау және машиналық оқыту әдістеріне үйрету.

Бейне сабақтар субтитрлермен жабдықталған. Субтитрлерді ойнатқыш тақтасындағы тиісті батырма арқылы қосуға немесе өшіруге болады.

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?
Саланың негізгі міндеттерін, әдістері мен мақсаттарын қоса алғанда, Data Science негізгі ұғымдары мен қағидаттарын анықтау.
Нақты проблемаларды шешу үшін деректерді жинаудың, тазалаудың және талдаудың тиімді процестерін жобалау және ұйымдастыру.
Үрдістер мен заңдылықтарды анықтау үшін сипаттамалық және инференциалдық статистиканы пайдалана отырып, статистикалық деректерді модельдеу.
Курс бағдарламасы

  • Cабақ 1. Кіріспе сабақ 30 минут
  • Cабақ 2. Data Science дегеніміз не? 1 сағат
  • Cабақ 3. Деректер құрылымдары мен түрлері 1 сағат
  • Cабақ 4. Data Science-те деректерді жинау 2 сағат
  • Модуль қорытындысы бойынша аралық тестілеу 30 минут

  • Cабақ 1. Python бағдарламалау үшін жұмыс ортасын теңшеу 2 сағат
  • Cабақ 2. Python тілінің негіздері, оның құрылымы және синтаксисі 3 сағат
  • Cабақ 3. NumPy кітапханасына кіріспе 3 сағат
  • Cабақ 4. NumPy-мен тәжірибелік сабақ 4 сағат
  • Cабақ 5. Деректермен жұмыс істеу үшін Pandas кітапханасына кіріспе 2 сағат 30 минут
  • Cабақ 6. Python-да деректерді талдауға арналған Pandas 3 сағат
  • Сабақ 7. Pandas-пен тәжірибелік сабақ 4 сағат
  • Cабақ 8. Matplotlib көмегімен деректерді визуализациялау 2 сағат
  • Модуль қорытындысы бойынша аралық тестілеу 30 минут

  • Cабақ 1. Статистикалық талдауға кіріспе 1 сағат
  • Cабақ 2. Бас жиынтық және іріктеу 2 сағат
  • Cабақ 3. Айнымалылардың түрлері. Сандық және номинативті айнымалылар 2 сағат
  • Cабақ 4. Орталық тенденция шаралары 2 сағат
  • Cабақ 5. Өзгергіштік шаралары 2 сағат
  • Cабақ 6. Тарату квартилдері және box-plot кестесі 3 сағат
  • Cабақ 7. Қалыпты үлестіру 3 сағат
  • Cабақ 8. Орталық шекті теорема 3 сағат
  • Cабақ 9. Орташа сенімділік аралықтары 3 сағат
  • Cабақ 10. Статистикалық қорытынды идеясы, p-маңыздылық деңгейі 2 сағат
  • Модуль қорытындысы бойынша аралық тестілеу 30 минут

  • Cабақ 1. Машиналық оқытуға кіріспе 30 минут
  • Cабақ 2. Алгоритмдердің түрлері 1 сағат 30 минут
  • Cабақ 3. Машиналық оқытудың міндеттері 2 сағат
  • Cабақ 4. Машиналық оқытудың жиі кездесетін сұрақтары 2 сағат
  • Cабақ 5. Міндеттерді әзірлеу әдістемесі 2 сағат
  • Cабақ 6. Бизнес талаптарын анықтау 2 сағат
  • Cабақ 7. Деректерді жинау және дайындау 2 сағат
  • Cабақ 8. Модельдерді әзірлеу 2 сағат
  • Cабақ 9. Модельді тестілеу және енгізу 2 сағат
  • Cабақ 10. Модельдерді әзірлеу мәселелері 2 сағат
  • Модуль қорытындысы бойынша аралық тестілеу 30 минут
  • Қорытынды тестілеу 1 сағат
Автор туралы
5
  • UNDP Kazakhstan
  • 2024 жылдан бастап алаңда
IT және телекоммуникациялар
6 отзывы
10 курс
837 білім алушылар
6 берілген сертификат
Профиль
Ұқсас курстар

Кіру