Вы попробуете себя в роли Data Scientist: с нуля подготовите данные, построите модель и научитесь анализу и визуализации с помощью Python. Узнаете, как устроены нейросети, и сможете использовать их для решения своих задач.
Data Scientist (дата-сайентист) — это специалист по изучению данных.
Он анализирует данные и строит модели машинного обучения, которые помогают принимать решения
в бизнесе, науке и даже в обычной жизни. Например, дата-сайентисты обучили нейросеть ChatGPT отвечать почти на любые вопросы.
Эта нейросеть пишет стихи, курсовые, умеет программировать и ещё много чего.
Примеры работ студентов
Дата-сайентисты востребованы на рынке труда. Более 1 000 компаний ищут специалистов разных уровней.
- от 40 000 ₽ без опыта
- до 350 000 ₽ 1–3 года опыта
- до 500 000 ₽ 3–6 лет опыта
Кому подойдёт интенсив
Интересующимся новичкам
Вы узнаете, какие задачи решают специалисты по данным. Познакомитесь с нейросетями
и научитесь использовать искусственный интеллект ChatGPT для решения своих задач. Оцените, интересна вам профессия
Data Scientist.Молодым специалистам
Научитесь применять Python для построения статистических моделей, поработаете
с библиотеками Pandas и Matplotlib, разберёте несколько практических заданий и повысите свой уровень.
Вы научитесь
Строить модели для прогнозирования данных
Будете находить аномалии, выявлять ложные зависимости и выделять главные факторы
в моделях данных.Использовать Python для Data-аналитики
Узнаете, как визуализировать и анализировать данные с помощью Python-библиотек. Применять Data Science в бизнесе
Сможете автоматизировать решение
бизнес-задач с помощью искусственного интеллекта и Machine Learning.Работать с нейросетями
Познакомитесь с нейросетью ChatGPT
и узнаете, как использовать её для решения повседневных задач.
Программа
- Урок 1
Анализ данных в Data Science: знакомимся с Python
- Кто такой Data Scientist.
- Какие задачи решают с помощью Machine Learning.
- Какие бывают модели машинного обучения.
- Лайфхаки для лёгкого входа в профессию.
- Основы Python: чтение и визуализация данных с помощью библиотек Pandas и Matplotlib.
- Урок 2
Анализ данных в Data Science: техники исследования
- Какие модели машинного обучения бывают.
- Для чего нужны нейросети. Как применять их в жизни уже сегодня.
- Какие повседневные задачи можно решать с помощью ChatGPT. Как начать работать с ним.
- Техники исследования данных.
- Статистические методы на Python: когда применять и как интерпретировать.
- Выявление значимых факторов и построение модели.
- Урок 3
Анализ данных в Data Science: подводим итоги
- Разбор домашнего задания: лучшие находки и типичные ошибки.
- Подводим итоги.
Преподаватель
Анастасия Борнева
Руководитель направления по исследованию данных в Сбере-
Математик-программист по образованию, 7 лет
в программировании. -
С 2018 года на Python автоматизирует процессы в Сбере
с помощью искусственного интеллекта.
Работы участников интенсива
Отзывы участников интенсива
-
Сейчас нахожусь в поиске себя, меняю вектор профессиональной деятельности. Понял, что хочу в Data Science, но с выбором конкретной области были проблемы. Сейчас сомнений нет — направление выбрано. Значимую роль в этом сыграли интенсивы от Skillbox. Это мой третий интенсив, и после него я определился, что хочу в Data Analysis. Спикер интенсива Анастасия Борнева простым и понятным языком донесла материал вебинара. С ней особенно комфортно будет начинающим специалистам:
во время трансляции она отвечает на все вопросы, а в чате заботливо оставляет развёрнутые пояснения. -
Я Direct-маркетолог, отвечаю
за отправку емейлов, СМС и
пуш-уведомлений. Зарегистрировался
на интенсив из-за интереса
к обработке данных и нейросетям.
В целом очень познавательно.
Не ожидал, что язык программирования Python окажется настолько доступным для моего понимания. Большое спасибо преподавателю! В первый день было больше теории, но с домашкой
для саморазвития. Второй — практика + теория и конкурсная домашка. Третий — разбор домашек. Лектор всё очень доходчиво объяснила, поэтому
на практике всё получилось. Интенсив принёс свои плоды — теперь читаю книги по Python :) Мои выводы:
если вам по работе
или для собственного развития необходимо иметь дело с данными (например, те же таблицы
в Excel), то попробуйте этот интенсив. Я для себя открыл совершенно другой, эффективный способ работы
с данными.
Получайте расписание новых интенсивов каждую неделю
Раз в неделю мы будем присылать вам расписание грядущих интенсивов на почту. Подпишитесь, чтобы не пропустить вебинары по своим темам.
