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

Старт:

27 октября

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

Среднее прохождение курса 2 месяца

SQL

Numpy и OpenCV

Pandas

MatPlotLib и Seaborn

PostgreSQL

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

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

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).

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.

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

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.

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

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

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

Ответы
на вопросы

Хотите получить консультацию по курсу?
Напишите нам!