Курс «Специалист по Data Science» от Яндекс Практикум. Обзор профессии.

• Введение в Data Science. Вы узнаете, что такое Data Science, какие задачи решает специалист и какие инструменты используются в этой области.
• Работа с данными. Вы научитесь собирать данные из различных источников, подготавливать их для анализа и работать с базами данных.
• Анализ данных. Вы изучите различные методы анализа, такие как статистический анализ, кластерный анализ, ассоциативный анализ и другие.
• Машинное обучение. Вы узнаете, как использовать алгоритмы машинного обучения для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события на основе данных.

• Визуализация данных. Вы научитесь создавать визуализации, чтобы помочь другим людям понять результаты анализа.
• Разработка и внедрение решений. Вы узнаете, как разрабатывать и внедрять решения на основе данных.
• Управление данными. Вы узнаете, как управлять ими, чтобы обеспечить их безопасность и доступность.

Обучение с нуля

Практические задания

Доступ к сообществу экспертов

Поддержка преподавателей

• Сбор и подготовка данных. Собирает информацию из различных источников, таких как базы данных, файлы, веб-сайты и т.д., и подготавливает их для анализа. Это может включать в себя очистку от ошибок, заполнение пропущенных значений и преобразование данных в нужный формат.
• Анализ данных. Дата-сайентист анализирует информацию, чтобы выявить скрытые закономерности и тренды. Он использует различные методы, такие как статистический анализ, кластерный анализ, ассоциативный анализ и другие.
• Машинное обучение. Дата-инженер использует алгоритмы машинного обучения для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события. Он выбирает подходящий алгоритм, обучает модель на данных и оценивает ее точность.
• Визуализация данных. Создает визуализации, чтобы помочь другим людям понять результаты анализа. Он использует различные инструменты, такие как Tableau, Matplotlib, Seaborn и другие.

• Разработка и внедрение решений. Дата-сайентистом разрабатывает и внедряет решения на основе данных. Он может создавать программное обеспечение, которое автоматически анализирует данные и принимает решения. Или предоставлять рекомендации для принятия решений.
• Управление данными: чтобы обеспечить их безопасность и доступность. Он может создавать системы хранения данных, обеспечивать их защиту от несанкционированного доступа и управлять доступом.
• Обучение и поддержка. Обучает других людей работе с данными и помогает им принимать обоснованные решения на их основех. Он может проводить тренинги, семинары и консультации.

• Языки программирования. Python и R являются наиболее популярными языками программирования для Data Science. Они предоставляют широкий спектр библиотек и фреймворков.
• Библиотеки и фреймворки. Для анализа данных специалист по Data Science должен знать такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и другие.
• Базы данных:. Дата-сайентист должен знать, как работать с базами, такими как MySQL, PostgreSQL, MongoDB и другие.
• Машинное обучение. Дата-инженер должен знать алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг и другие.

• Визуализация данных: специалист должен знать инструменты для визуализации, такие как Tableau, Matplotlib, Seaborn и другие.
• Облачные вычисления. Специалист должен знать, как использовать облачные вычисления для обработки больших объемов данных. Такие как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure.
• Методы и статистика. Специалист по Data Science должен знать методы статистического анализа. Такие как регрессионный анализ, кластерный анализ, ассоциативный анализ и другие.
• Управление данными. Дата-сайентист должен знать, как управлять ими. Такие как системы хранения данных, обеспечение безопасности данных и управление доступом к данным.