Курс Основы Python в Data Science
Сегодня мы познакомим вас с нашим пре-курсом по Python, расскажем вам кому он подойдет, зачем он вам нужен и что вы на нем узнаете.
Если вы хотите сменить работу на более высокооплачиваемую, то профессия Data Scientist — очень хороший выбор. Но даже, если вы не захотите быть дата-сайентистом, изучив основы науки о данных, вы можете остановиться на любой профессии из этого списка. Для этих специальностей тоже нужна база. Для нас важно каждому будущему выпускнику Эльбруса заложить прочный фундамент из знаний и умений. Как только фундамент будет заложен — можно будет отправляться в более серьезное и долгое приключение — на основной курс по Data Science.
Кому подойдет этот курс
Любопытным: тем, кто хочет попробовать себя в программировании и понять подходит ли ему данное направление. Возможно тем, кто любил в школе математику и с удовольствием изучал python.
Самоучкам: тем, кто пытался учиться сам, но теперь хочет глубже понять предмет.
Профессионалам: тем, кто уже имеет навыки программирования, но в другой сфере и хочет попробовать что-нибудь новое. Очень часто в Data Science переходят из backend- и frontend- разработки.
Достигаторам: тем, кто хочет кардинально поменять жизнь, сменить работу и при этом не боится трудностей. Часто в Data Science идут бывшие учителя информатики и математики, статистики, бухгалтеры и аналитики. Но также к нам попадают и чистые гуманитарии — мы рады всем!
Зачем вам изучать Data Science
- Получение актуальной профессии. Применение науки о данных затрагивает почти все сферы, включая те, где крутятся большие деньги.
- Работа в перспективном направлении. Со времен создания интернета данные только продолжают расти в геометрической прогрессии, и их должен кто-то обрабатывать и создавать новые методы анализа.
- Повысить свой доход. Не секрет, что дата-сайенс специалисты получают достойную плату за свою работу.
- Карьерный рост. У Data Science разработчиков есть большое количество направлений, куда можно расти, вплоть до архитектора данных.
- Нескучная работа. Data Science предполагает под собой такое количество разнообразных задач, что каждый день вы будете заниматься чем-то новым и интересным.
Преимущества пре-курса
- Живые занятия. Задавайте интересующие вас вопросы по ходу лекции.
- Много практики. Обилие реальных задач и минимум лишней теории — вот что вас ждет на курсе!
- Регулярная обратная связь и поддержка ментора. Если вам что-то не понятно, то вам всегда это объяснят — надо лишь спросить.
- Формат online. Можно учиться не выходя из дома!
- Доступ к записям занятий. Вы всегда можете просмотреть видеолекции, даже после обучения!
- Домашние задания. Кроме интенсивных уроков у вас будет возможность поработать самостоятельно, а потом получить конструктивный фидбэк.
- Подарок. Дарим бесплатный доступ к набору полезных ресурсов для будущих Data Scientists!
- Доступ к закрытым чатам. Получайте наисвежаюшую информацию мира Data Science и общайтесь с опытными программистами.
Что входит в 2 недели интенсивного обучения
На первой неделе вы закрепите теорию и будете решать задачи (примеры с реальных собеседований), которые помогут вам сдать техническое интервью.
На второй неделе вы приступите к тест-драйву профессии: займетесь анализом данных,и построите предсказательные модели и нейросети по выживаемости пассажиров Титаника.
Программа
- Знакомство с Google Colab, Jupyter Notebook и основы Python
- Вспомните типы данных, условия, циклы
- Узнаете, что такое лямбда-функции, методы MAP и REDUCE
- Начнете использовать математические функции
- Познакомитесь с классами и Объектно-ориентированным программированием
- Будете работать с виртуальной средой, научитесь устанавливать библиотеки и поучаствуете в KAGGLE-соревнованиях
- Научитесь анализировать данные с помощью библиотеки pandas
- Освоите методы машинного обучения с использованием scikit-learn и Keras
- Оформите свои исследования и загрузите свой проект на GitHub.
Ответы на часто задаваемые вопросы
Что я получу в итоге после курса?
Вы сможете понять подходит вам Data Science или нет, а также получить базовые знания программирования и успешно пройти вступительное интервью на основной курс.
Сколько длится курс по времени и какой график занятий?
Интенсив длится две недели. Учеба проходит в будние дни по вечерам. Обычно занятие длится 1,5-2 часа.
Подойдет ли мне этот курс, если я никогда не программировал и плохо знаю математику?
К началу курса нужно будет ориентироваться в базовом синтаксисе и решать задачи, чтобы вы смогли попробовать себя в роли дата-сайентиста. Поэтому, перед стартом нашего пре-курса, рекомендуем вам пройти бесплатные интенсивы: например курс для начинающих «Учите Питон» от Питонтьютор. Знания по математике вы можете подтянуть, посмотрев курсы: «Основы статистики» и «Теория вероятностей». Также советуем почитать книги: «Статистика и котики» Владимира Савельева, «Теория вероятностей и математическая статистика» Алексея Шведова, «Искусство статистики. Как находить ответы в данных» Дэвида Шпигельхалтера. Кроме того, вы всегда можете нанять репетитора, чтобы точечно восстановить пробелы.
Нужно ли готовиться к пре-курсу, и если да, то как?
