Основы Data Science (ML): от Numpy до PostgreSQL

Освой базовую аналитику данных на Python и SQL, чтобы дальше развиваться в сторону ML-инженера

Старт:

30 сентября

Видеозаписи
Тренажер с 80+ задач
Code Review от наших наставников
24/7 с нашим AI-помощником Doodoo
Бессрочный доступ к актуальной программе

О нас

Курсы

Стоимость

Заказать консультацию

INZHENERKA.TECH

SQL:

Numpy:

Pandas:

MatPlotLib:

PostgreSQL:

Стек, который ты освоишь:

Массивы, математические операции, обработка изображений.

Работа с DataFrame, фильтрация, агрегация, обработка временных данных.

Построение графиков, настройка визуальных элементов, сохранение графиков.

Основные команды SQL, интеграция с Python через SQLite3.

Настройка и управление PostgreSQL, выполнение запросов и управление данными.

Кому подойдет наш курс?

До курса: Трудности с обработкой и анализом больших объемов данных, выполнение задач вручную, отсутствие навыков визуализации данных.
После курса: Сможете эффективно использовать Numpy и Pandas для обработки данных, визуализировать результаты с помощью MatPlotLib и выполнять запросы к базам данных с использованием SQL и PostgreSQL.

Для новичков в аналитике данных и начинающих ML-инженеров, для тех, кто интересуется работой с базами данных, для желающих начать обучение в сфере машинного обучения и науки о данных, а также для тех, кто имеет небольшой опыт в этих областях или хочет освежить свои знания.

Аналитикам данных

До курса: сложности с управлением данными, отсутствие автоматизации и инструментов для анализа данных.
После курса: сможете автоматизировать задачи по обработке данных, использовать SQL для управления данными и создавать визуальные отчеты с помощью MatPlotLib.

Администраторам баз данных

До курса: трудности с предобработкой данных для моделей машинного обучения, отсутствие систематизированного подхода к работе с данными.
После курса: быстро и эффективно обрабатывать данные с использованием Numpy и Pandas, визуализировать результаты с помощью MatPlotLib и управлять данными в базе данных PostgreSQL.

Инженерам данных

Для успешного начала вам потребуются основы Python (желательно до уровня ООП, но необязательно), удобная IDE (например, VS Code), умение пользоваться виртуальными окружениями, а также базовые знания высшей математики (линейная алгебра, статистика).

Pet-проекты, которые пойдут в твое портфолио

У нас есть список сообщений из телеграм каналов. Сообщениям автоматически была присвоена категория (мошенничество, реклама и тд.). Но процент разметки недостаточен (размечено около 50%). Необходимо найти какие-либо признаки сообщений, которые указывают на принадлежность к категории, и доразметить данные до 80%.

Проект №1

Есть список имен на русском языке. Необходимо сделать транслитерацию для всех имен всеми возможными способами (Петров Пётр Петрович - Petrov Pyotr Petrovich / Petrov Piotr Petrovich и тд), используя словари для транслитерации.

Проект №2

Встречайте вашего
персонального помощника Doodoo

Doodoo всегда под рукой — доступен 24/7. Он помогает в обучении, готов ответить на любые вопросы по курсу и провести быстрый Code Review.

Кто это?

*Doodoo доступен в рамках тарифа «Основательный подход»

Как проходит обучение?

Наш подход к обучению стирает границы между теорией и практикой, предлагая вам немедленное применение знаний в реальных условиях. Забудьте о скучных видеолекциях и бесконечном запоминании правил. Все задачи решаются спринтами так как курс постоянно обновляется.

Заправленная простым языком, примерами из жизни/рабочих ситуаций.

Понятная теория

Тренеруй практику через решение задач. В тренажере вы решите более 30 задач. Это интерактивный опыт, где каждый теоретический урок подкреплён практическими заданиями, без лишней воды. Практикуй 24/7 в любом месте.

Много практических заданий

Вас ждет закрытый чат с преподавателем и другими участниками курса, где можно смело задавать вопросы и быстро получать на них ответы.

Поддержка на всем пути обучения

Наши наставники помогут вам с домашними заданиями, ответят на любые вопросы, сделают Code Review
*Доступно на тарифе "Основательный подход"

Code Review на всем пути обучения

Записаться на курс

Хотите как можно скорее проверить свой код в выходные и даже ночью? Это можно сделать с нашим ботом, который обучен на контенте нашего курса. Подписка на бот доступна в течение 5 месяцев от момента покупки тарифа "Основательный подход"

Code Review 24/7

Автор и
преподаватель курса

Артем Хадрис
Data Scientist & ML Engineer в Американской компании

Стек:
Python (Pandas, NumPy, SeaBorn, MatPlotLib, Pymorphy2)
ML (Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, OpenCV, Yolo, CoquiTTS и тд.)

Смотреть программу

программа

🔥 Скидка до 5 000 рублей на любой тариф до 27 сентября

Мастер задач

~~30 000 руб~~

25 000 руб.

без % за 10 000 руб. на 3 месяца

Бессрочный доступ к тренажеру
Чат курса с поддержкой и преподавателем
Сертификат

Оплатить

Основательный подход

~~40 000 руб~~

35 000 руб.

без % за 13 333 руб. на 3 месяца

Бессрочный доступ к тренажеру
Чат курса с поддержкой и преподавателем
2 личные консультации с Тимлидом/ментором
Помощь наставника
Бесплатный курс по основам GIT или Английский для IT (на выбор)
Сертификат

Оплатить

Купить в рассрочку

Открытый урок
Анализ данных недвижимости с помощью библиотек NumPy, Pandas & Matplotlib

- Зачем нужны математика и Python в машинном обучении?
- Почему Python популярен в ML: простота, большое сообщество, библиотеки
- Рассмотрим реальный кейс
- При решении задачи коснемся общих концепции Python: синтаксис, типы данных, основные конструкции
- Коснемся линейной алгебры с примерами: основные понятия, операции и как линейная алгебра применяется в ML.
- Затронем статистика/теорвер: вероятностные модели и их значение в ML

Отзывы

Никита Севастьянов

Инженер

Обучался у Павла на тренингах по MATLAB Simulink. Он отлично объясняет и много делится опытом. Помимо самого матлаба напомнил много вещей, которые я успешно забыл после вуза :)
После тренингов навык работы в Simulink вырос в разы, самостоятельно я бы так не освоил. Так что рекомендую!

Степан Ревутский

Инженер

Обучался у Павла на тренингах по MATLAB Simulink. Он отлично объясняет и много делится опытом. Помимо самого матлаба напомнил много вещей, которые я успешно забыл после вуза :)
После тренингов навык работы в Simulink вырос в разы, самостоятельно я бы так не освоил. Так что рекомендую!
Никита Севастьянов
Инженер
Давно хотел повысить свой уровень владения MATLAB, т.к. сейчас это обязательный навык для инженера.
Хотел пройти курсы от Экспоненты, но они меня почему-то все время прокатывали, уж не знаю почему...
А вот на курсы к Павлу удалось записаться быстро и без проблем. Ни разу не пожалел, т.к. курсы интересные, включающие массу задач из инженерной практики. Узнал для себя много нового.
Павел, спасибо большое за интересный и актуальный курс!

Присоединяйтесь к довольным выпускникам и нашему сообществу в телеграм

Вступить в сообщество

Ответы
на вопросы

О нас

Курсы

Блог

Заказать консультацию

INZHENERKA.TECH

Хотите пройти обучение у нас от вашей компании?

Отправить