Ближайший набор: 04 Ноя 2019
Курс предназначен для широкой аудитории и знакомит с основными понятиями и приемами науки о данных. В основу курса положены материалы, любезно переданные нашей школе известным украинским дата саентистом Юрием Гуцем.
Курс базируется на последовательном рассмотрении этапов методики создания DS продуктов — от создания DS команды до имплементации готового решения в бизнес-процессы Заказчика.
Программа курса:
- Intro to DS
- Overview of Data Science activities
- Data Science Methodology. CRISP-DM
- R Language intro
- Data Preparation
- Data Acquisition and Extraction: File Sources
- Data Acquisition and Extraction: Database and Web Sources
- Data Cleaning, Transformation and Imputation
- Data Modeling
- Supervised Learning. Regression
- Supervised Learning. Classification
- Unsupervised Learning. Clustering. Examples
- Intro to Natural Language Processing
- Model Evaluation and Troubleshooting
- Visualization
- Intro to Visualization
- Visualization for Exploratory Data Analysis
- Visualization for Communication
- Big Data
- Intro to Big Data + Capstone QA set
- Intro to Advanced Machine learning + Capstone QA set
- Capstone Project Presentation
Интересен для:
- предпринимателей (основателей стартапов);
- тим-лидов, сталкивающихся с задачами DS;
- программистов, желающих перейти на новый (инженерный) уровень решения сложных бизнес-задач;
- руководителей компаний, которые задумываются над расширением спектра аутсорсинга;
- менеджеров и владельцев крупных компаний, интересующихся применением накопленных в бизнесе данных.
Требования к студентам:
Знакомство с основами линейной алгебры, статистики и теории вероятности.
Знания основ программирования и компьютерных наук.