Длительность
4 месяца
Язык обучения
русский
Возраст
18 лет и старше
Формат обучения
оффлайн
О профессии:
В настоящее время ни одну сферу бизнеса нельзя представить без Data Science. В специалистах этой сферы нуждаются все: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Грамотный анализ данных нужен независимо от индустрии.
Data Scientist создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые процессы.
Постройте карьеру в анализе данных, научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений вместе с Алиф Академией.
Чему научитесь
Программированию на Python
Освоите базовый синтаксис и специализированные библиотеки (Pandas, NumPy) для быстрой обработки табличных данных.
Визуализации и аналитике
Научитесь создавать понятные отчеты и интерактивные дашборды, которые превращают цифры в наглядные графики.
Машинному обучению (Machine Learning)
Изучите классические алгоритмы для решения задач классификации, регрессии и кластеризации.
Работе с базами данных SQL
Освоите извлечение данных из хранилищ и подготовку их к последующему анализу.
Математической статистике
Поймете теорию вероятностей и статистические тесты, необходимые для проверки бизнес-гипотез.
Созданию предиктивных моделей
Научитесь строить модели, которые прогнозируют спрос, поведение клиентов и финансовые показатели.
Программа курса
Базовые основы
- Установка Python и настройка рабочей среды (Anaconda, Jupyter).
- Умение работать с данными в виде таблиц (как в продвинутом Excel).
- Базовая математика: как понимать графики и средние значения.
- Навык «чтения» данных: поиск скрытых закономерностей.
- Визуализация: умение превращать сухие цифры в красивые отчеты.
Специализированные модули:
- Изучение языка Python: от простых команд до автоматизации.
- Работа с библиотекой NumPy: быстрые расчеты с числами.
- Pandas: создание, фильтрация и изменение больших таблиц.
- Загрузка данных из разных форматов (Excel, CSV, текстовые файлы).
- Визуализация данных с помощью графиков (линейные, гистограммы).
- Поиск взаимосвязей между разными показателями.
- Выявление аномалий и странных значений в данных.
- Формулирование первых выводов для бизнеса на основе цифр.
- Что делать, если в данных есть пустые ячейки или ошибки.
- Методы удаления «цифрового шума» и лишней информации.
- Приведение всех данных к единому формату.
- Feature Engineering: как из даты рождения сделать возраст (создание признаков).
- Линейная регрессия: как предсказать цену квартиры или доход компании.
- Деревья решений: учим компьютер логике «если — то».
- Понятие «Случайный лес»: объединение нескольких моделей для точности.
- Оценка качества модели: как понять, что компьютер не ошибается.
- Как разделить клиентов на группы по их поведению.
- Поиск ассоциаций: какие товары покупают вместе чаще всего.
- Автоматическое нахождение похожих объектов в базе данных.
- Упрощение данных для визуализации сложных систем.
- Знакомство с миром Deep Learning: как работают нейросети.
- Первое приложение с использованием нейросетей (Keras/PyTorch).
- Как превратить код в работающий сервис, доступный другим.
- Мониторинг: следим, чтобы модель не начала ошибаться со временем.
Как проходит обучение
Посещаете лекции и участвуете в практических занятиях
Выполняете домашние задания и закрепляете знания через практические кейсы
Получаете обратную связь от преподавателей и участвуете в обсуждениях на живых сессиях
Защищаете итоговый проект перед экспертами и получаете сертификат о завершении курса
Резюмепосле обучения
Должность
Специалист по анализу данных
Навыки
- Сбор и обработка данных из различных источников.
- Построение моделей машинного обучения.
- Анализ временных рядов и прогнозирование.
- Проверка статистических гипотез (A/B тесты).
- Создание интерактивных Dashboards.
- Оптимизация бизнес-процессов на основе данных.
- Работа с библиотеками визуализации (Matplotlib, Seaborn).
- Написание сложных SQL-запросов.
- Работа в среде Jupyter Notebook.
- Подготовка презентаций с выводами для бизнеса.