Основы науки о данных: от теории к практике
Погрузитесь в мир науки о данных через практические проекты и реальные приложения, используя популярные инструменты и библиотеки.
Введение в науку о данных
Наука о данных - это междисциплинарная область, объединяющая статистику, математику и программирование для извлечения ценных знаний из данных. В этом курсе мы рассмотрим основные концепции и методы, применяемые в современных проектах по анализу данных.
Ключевые темы курса
- Основы программирования на Python для анализа данных
- Статистический анализ и вероятностные модели
- Машинное обучение: supervised и unsupervised learning
- Визуализация данных с использованием библиотек Matplotlib и Seaborn
- Работа с большими данными: Hadoop и Spark
- Практические проекты на реальных датасетах
Практические проекты
В рамках курса вы будете работать над следующими проектами:
- Анализ покупательского поведения для e-commerce платформы
- Прогнозирование стоимости недвижимости на основе различных факторов
- Классификация изображений с использованием глубокого обучения
- Анализ настроений в социальных медиа с применением NLP
Инструменты и технологии
В ходе курса вы освоите работу со следующими инструментами:
- Python и его библиотеки для анализа данных (NumPy, Pandas)
- Jupyter Notebooks для интерактивной разработки
- Scikit-learn для машинного обучения
- TensorFlow и PyTorch для глубокого обучения
- SQL для работы с базами данных
Заключение
По завершении курса вы будете обладать практическими навыками для решения реальных задач в области науки о данных. Вы сможете применять полученные знания в различных отраслях, от финансов до здравоохранения, и быть готовыми к вызовам современного мира больших данных.
