Тренажер-практикум Python и SQL для ML и анализа данных

Освойте аналитику данных на Python и SQL (от Numpy и OpenCV до PostgreSQL) , чтобы дальше развиваться в сторону ML-инженера.

Проведение анализа больших объемов данных.
Создание интерактивных и 3D визуализаций для представления данных.
Работа с SQL-базами данных для хранения, модификации и извлечения данных.
Оптимизация запросов и управление структурой данных в базах.

Глубокий курс, которые закроет 95% вопросов

Получить демо-доступ

Смотреть программу

Старт:

3 февраля

Тренажер с 80+ задач
Code Review
24/7 с нашим AI-помощником ДуДу
Бессрочный доступ к актуальной программе

О нас

Курсы

Стоимость

Заказать консультацию

INZHENERKA.TECH

Среднее прохождение курса 2 месяца

SQL

Numpy и OpenCV

Pandas

MatPlotLib и Seaborn

PostgreSQL

Стек, который вы освоите:

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

Примеры pet-проектов, которые пойдут в ваше портфолио

Предположим, что у вас есть данные о среднедневной температуре в некотором городе (эти данные необходимо создать самому используя модуль random в NumPy, температура от -25 до +35 градусов, 365 значений, с фиксированной точкой рандома 42).

Проект №1 "Анализ температурных данных"

Вам необходимо будет создать редактор изображений, который с помощью матричных операций будет изменять параметры этого самого изображения: яркость, контраст, поворот картинки

Проект №2 "Редактор изображений"

Проект №3 "Временной анализ продаж с продвинутыми расчетами"

Как проходит обучение?

Наш подход к обучению на ML-инженеров стирает границы между теорией и практикой, предлагая вам немедленное применение знаний в реальных условиях. Забудьте о скучных видеолекциях и бесконечном запоминании правил.

Наша облачная LMS с встроенной IDE и поддержкой 50+ языков программирования доступна вам 24/7 с любого устройства. Интегрированный ИИ объяснянит материал, а тренажер с 100+ задачами и решениями помогает сразу закреплять знания без ожидания.

Решайте сложные задачи сразу в тренажере

Получить демо-доступ

Изложенная простым языком, с примерами из жизни/рабочих ситуаций.

Понятная теория

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

Поддержка на всем пути обучения

Нужно скорее проверить свой код, даже если выходные или уже ночь? Это можно сделать с помощью бота ДуДу, который обучен на контенте нашего курса. Подписка на бота доступна в течение 5 месяцев с момента покупки тарифа «Основательный подход».

Code Review 24/7

Для успешного начала вам потребуются знание основ Python (желательно до уровня ООП), а также базовое знание высшей математики (линейная алгебра, статистика).

Кому подойдет наш курс по data-science ?

Новички и продолжающие в анализе данных и визуализации, желающие понять основы и освоить инструменты для анализа.

Новичкам в аналитике данных и начинающим ML-инженерам, тем, кто интересуется работой с библиотеками Python и базами данных, желающим получить навыки в сфере машинного обучения и науки о данных, а также тем, кто имеет небольшой опыт в этих областях или хочет освежить свои знания.

Аналитикам данных, бизнес аналитикам, системным и продктовым

Начинающие разработчики и специалисты по данным, желающие улучшить навыки работы с данными и их визуализацией.

Тем, кто освоил синтаксис Python и хочет развиваться в аналитике данных и ML

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

Инженерам данных и всем интересующимся

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 т.д.).

Смотреть программу

программа

Попробуйте наш формат. Вам доступны 3 бесплатных урока с практикой!

Получить демо-доступ

Стоимость курса
по data-scince и машинному обучению

🔥 Скидка до 7 000 рублей
до 31 января

Мастер задач

25 000 руб.

18 000 руб.

за 12 500 руб. на 2 месяца

Бессрочный доступ к тренажеру
Чат курса с поддержкой и преподавателем
AI-бот ДуДу для CodeReview и помощи
Сертификат

Оплатить

Основательный подход

~~30 000 руб.~~

25 000 руб.

за 15 000 руб. на 2 месяца

Оплатить

Купить в рассрочку

Бессрочный доступ к тренажеру
Чат курса с поддержкой и преподавателем
AI-бот ДуДу для мгновенного CodeReview
Бонус: тренажер по работе в GIT или Английский для IT
2 несгораемые часовые встречи вопрос-ответ с Team Lead 1 на 1
Сертификат

Можно получить налоговый вычет 13%

Что такое тимлид/ментор и почему это эффективнее и выгоднее?

Накопились вопросы по нашему тренажеру
Нет конкретной темы, которая нужна только вам
У вас есть рабочая задача по курсу или на схожую тему, и вы хотели бы ее решить

Персональные консультации с Тимлидом сделают онлайн-обучение на курсе по ML более эффективным, так как на них можно будет обсудить решение ваших рабочих задач. Тимлид – это опытный и компетентный коллега, выступающий в качестве ментора/репетитора для взрослых, который поможет вам с конкретным вопросом.

Вы не отвлекаетесь на вопросы группы, а решаете только свои задачи по своему запросу.

Какие могут быть запросы:

3 встречи входят в тариф «Основательный подход».
Одна встреча – это час вашего времени.

Вы присылаете нам ваш запрос (вопросы/задачу/проблему)
Мы подбираем ментора и предлагаем вам его календарь
Вы букируете встречу через наш саппорт Миру
Встречаетесь с ментором в Zoom, запись остается у вас

Как это работает:

👉🏻 На рынке стоимость часа ментора/Тимлида стоит от 7000 до 12 000 рублей. В тарифе «Основательный подход» вы получаете тренажер, бонус-курс и три встречи с ментором. Это значительно выгоднее.

Встречи не сгорают! Это значит, что при покупке тарифа вы всегда сможете воспользоваться этой возможностью. Даже через год или два :)

Как пройти обучение от компании?

Чем больше учеников, тем больше корпоративная скидка 😏

1

Согласуем обучение

Для начала загляните в программу курса и выберите тариф, который вам подходит. Обсудите обучение с руководителем или просто дайте нам его контакт — мы всё согласуем сами.

2

Обмен документами

Вы присылаете реквизиты вашей компании (их можно взять у HR, на сайте или уточнить у бухгалтерии). Если нужен список доп. документов, просто дайте знать, мы всё подготовим.
Далее мы вышлем счет на оплату.

3

Всё готово — приступаем!

Вы получаете доступ к курсу, а по завершению сертификат.
Закрывающие документы по итогам обучения отправляем ЭДО, а ваша бухгалтерия их подписывает. Всё быстро, удобно и по делу.

Остались вопросы или хотите пройти обучение от компании? Напишите нам в поддержку.

Написать нам

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

- Обсудим, зачем нужны математика и Python в машинном обучении
- Поговорим о том, почему Python популярен в ML: простота, большое сообщество, библиотеки
- Рассмотрим реальный кейс
- При решении задачи затронем общие концепции Python: синтаксис, типы данных, основные конструкции
- Коснемся линейной алгебры с примерами: основные понятия, операции и как линейная алгебра применяется в ML
- Обсудим статистику/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!