DEVrepublik

Data Science: Math and Python

27 Квітня – 5 Червня 10:00 – 15:00

Online: 20000 грн (10 Місць)

Offline: 25000 грн (15 Місць)

Наступні події

Кві 27

Math and Python for Data Science Lviv

27 Квітня @ 10:00 - 5 Червня @ 15:00
Чер 08

Math and Python for Data Science Lviv

8 Червня @ 16:00 - 17 Липня @ 21:00
Сер 17

Math and Python for Data Science Lviv

17 Серпня @ 10:00 - 25 Вересня @ 15:00

Data Science: Math and Python

Бажаєте вивчити машинне навчання чи Data Science, але хвілюєтесь, що ваші навички математики чи пітона може бути недостатньо?

 

Чи налякують вас такі слова, як “алгебра”, “обчислення”, ” pandas “, scikit-learn», «SQL»?

 

Чи так давно ви вивчали математику в школі, що вже забули багато чого з того, чого навчились?

 

Ви не одні. Машинне навчання та Data Science побудовані на математичних принципах, таких як обчислення, лінійна алгебра, теорія ймовірностей, статистика та оптимізація; і без Python та навичок збору даних ви просто загублені.

 

Цей курс не призначений для того, щоб зробити вас математиком або програмістом Python. Скоріше, він спрямований на те, щоб допомогти вам вивчити деякі основні поняття та позначення, які використовуються для Data Science. Курс забезпечує практичний підхід до роботи з даними та застосування методик, які ви вивчили.

 

Цей курс є першим кроком у кар’єрі Data Science.

Топ навички, якими Ви оволодієте:

  • Як використовувати пакети в Python для аналізу даних;
  • Як читати складні математичні рівняння, які стоять за всіма алгоритмами машинного навчання;
  • Як отримувати дані з різних джерел (файли, бази даних, API запити);
  • Як писати складні SQL запити;
  • Як маніпулювати даними і отримувати корисні інсайти з великих наборів даних;
  • Як чітко і ясно візуалізувати дані.

Це саме для Вас, якщо Ви:

  • особа, яка шукає зміну кар’єри
  • випускник університету в пошуках роботи в науці про дані
  • розробник з математичним складом розуму, який хотів би домогтися кар’єрного зростання
  • власник бізнесу, який хотів би використовувати аналіз даних і реалізовувати проекти, засновані на даних та штучному інтелекті
  • фахівець Data Scientist, який хоче систематизувати знання та освоїти глибоке навчання

Навчальний план:

Модуль 1: Python

Python є кращою мовою програмування. Якщо фахівці в машинному навчанні захочуть помістити свій проект у відкритий доступ, вони, швидше за все, зроблять це на python. Тому курс починається з подання концепцій та пакетів Python, які корисні для аналізу даних.

Теми:

  • Змінні та структури даних
  • Умовні оператори
  • Цикли (for, while)
  • Функції та методи
  • Об’єктно-орієнтоване програмування (ООП)
  • Пакети NumPy, SymPy, Pandas
  • Візуалізація даних: Matplotlib, seaborn, plot.ly
  • Git/GitHub
  • Рекомендації по стилю кодування

Модуль 2: Математика для машинного навчання

Машинне навчання є технічною наукою та, як і будь-який технічний предмет, використовує математичну мову для формулювання ідей. Зростає число рішень, які намагаються автоматизувати весь процес машинного навчання, але якщо людина не розуміє математичний формалізм, що лежить в основі алгоритмів, неможливо протестувати та налагодити моделі, які можуть привести до помилкових висновків.

У цьому курсі студенти вивчають ті поняття лінійної алгебри, теорії ймовірностей та статистики, які є ключовими для розвідувального аналізу даних, а також для розуміння та розробки алгоритмів машинного навчання.

Теми:

  • Лінійна алгебра
  • Диференціальне числення
  • Теорія ймовірностей
  • Теорема Байєса
  • Розподіл випадкових величин
  • Перевірка нульових гіпотез
  • Викиди в даних
  • Розвідковий аналіз даних

Модуль 3: Збір даних

«Чим більше даних, тим краще алгоритми» – ця цитата Пітера Норвіга підкреслює велике значення даних у машинному навчанні. У цій частині програми описуються структури даних, реляційні
та нереляційні бази даних, засоби взаємодії з базами даних, маніпулювання даними та злиття наборів даних з різних джерел.

Теми:

  • Читання та запис файлів
  • Реляційні бази даних
  • SQL запити
  • Workbench
  • Інтернет дані (API, HTTP запити)
  • Чистка даних

Повна ціна: ₴25000

Ціна:

Давай трішки порахуємо

В сумі виходить 150 робочих годин ціною 1000$. Отже, за годину ти платиш тільки 7$.

Та це ж справжнісінька шара!

Ти ще бачив десь такі ціни? Звісно, ні! А ми ще й оплату частинами пропонуємо.

Все заради твого навчання.

Наші тренери

Ірина Лазаренко

Одна з провідних інструкторів DEVrepublik boot camp, а також Старший викладач кафедри математичного моделювання економічних систем Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Ірина також науковий співробітник лабораторії комп'ютерного моделювання та інтелектуального аналізу даних у Світовому центрі даних з геоінформатики та сталого розвитку.
До її наукових інтересів відносяться Аналіз даних, дослідження операцій, оптимальне управління, сталий розвиток, теорія інтегральних та диференціальних рівнянь.
Вона також любить подорожувати.

Іван Лучко

Іван один із провідних інструкторів в DEVrepublik.
Іван виграв бронзову медаль на Міжнародній олімпіаді з фізики в Мексиці. Отримав ступінь магістра прикладної фізики в Технічному університеті Мюнхена. Пізніше проводив дослідження в антиферомагнетиках Гейзенберга за допомогою моделювання Qauntum Monte Carlo та техніки машинного навчання в Женеві (та PSI), Швейцарія. Має багатий досвід автоматизації бізнес-процесів, поглибленої аналітики, математичного моделювання, оптимізації та машинного навчання. Протягом останніх двох років Іван працює керівником команди Data Science в Boosta. Останні проекти пов'язані з динамічною ціновою оптимізацією та системою рекомендацій в електронній комерції.
Любить спорт, подорожі та походи.

Руслан Климентьєв

Руслан - автор навчальних програм в DEVrepublik та інструктор з практичних завдань.
Закінчив Одеський національний політехнічний університет, спеціаліст «Радіоелектронні апарати».
2,5 роки досвіду роботи в Data Science.
Інтереси: статистика, Data Visualization, CNN models та Computer Vision
2 рази отримував на Kaggle.com приз Weekly Kernels Award
Winner.
Хобі: скелелазання та туризм

Микола Мерецький

Микола є одним із провідних інструкторів в DEVrepublik.
Він має 4-річний досвід в області Data Science і машинному навчанні з використанням алгоритмів прогнозного моделювання, обробки даних, обробки зображень і відео, а також, інтелектуального аналізу даних для вирішення складних бізнес-завдань.

Микола успішно застосовує методи машинного навчання в медицині, фінансах, агропромисловості, AR і багатьох інших областях.
Крім цього, він працював з великою кількістю популярних технологій, таких як: Python, TensorFlow, Scikit, Keras, SciPy.
Хобі: Хайкінг.