Профессия Data Scientist

Вы погрузитесь в основы программирования на языке Python, изучите синтаксис и основные конструкции языка, такие как переменные, типы данных, условные операторы и циклы. Вы освоите функции и модули, а также научитесь работать с файлами и обрабатывать исключения.

Мы также расскажем о коллекциях данных, таких как списки, словари и множества, и как эффективно их использовать. По завершении модуля, вы сможете создавать простые программы на Python, решать задачи автоматизации и анализа данных, а также закладывать прочную основу для дальнейшего изучения языка и его возможностей.

Вы углубите свои знания в программировании на языке Python, изучите продвинутые аспекты работы с циклами и различными структурами данных. Вы освоите функции на более глубоком уровне, включая использование декораторов и замыканий, а также научитесь применять рекурсию для решения сложных задач.

Мы также расскажем о взаимодействии с важными библиотеками, такими как math, os, sys и другими, которые расширяют функциональные возможности Python. По завершении модуля, вы сможете создавать более сложные и эффективные программы, работать с различными системными и математическими задачами, а также использовать библиотеки для решения широкого спектра практических задач.

Вы погрузитесь в основы объектно-ориентированного программирования (ООП) на языке Python. Вы изучите ключевые концепции ООП, такие как классы, объекты, наследование, полиморфизм, инкапсуляция и абстракция. Вы освоите создание и использование классов, работу с методами и атрибутами, а также научитесь применять наследование для создания иерархий классов.

Мы также расскажем, как использовать магические методы для перегрузки операторов и реализовать интерфейсы и абстрактные базовые классы. По завершении модуля, вы сможете эффективно применять принципы ООП для создания структурированных и переиспользуемых программ, а также разрабатывать сложные проекты с использованием объектно-ориентированного подхода.

Вы изучите основы работы с системами контроля версий Git и платформой GitHub. Вы изучите основные команды Git для инициализации репозиториев, выполнения коммитов, создания веток и слияния изменений. Вы освоите навыки разрешения конфликтов и восстановления предыдущих версий кода.

Мы также расскажем, как работать с удалёнными репозиториями на GitHub, клонировать проекты и сотрудничать с другими разработчиками. По завершении модуля, вы сможете эффективно управлять версиями своего кода, вести совместную разработку проектов и использовать GitHub для хранения и обмена вашими проектами.

Вы погрузитесь в основы языка SQL (Structured Query Language) для работы с базами данных. Вы изучите основные команды для создания и управления базами данных, включая создание таблиц, вставку, обновление и удаление данных на основе SQLite. Вы освоите навыки написания запросов для извлечения данных, использования условий, сортировки и фильтрации результатов.

Мы также расскажем о работе с агрегатными функциями. По завершении модуля, вы сможете уверенно создавать и управлять базами данных, выполнять средней сложности запросы для анализа данных и применять SQL для решения разнообразных задач работы с данными.

Вы научитесь работать с системой управления базами данных PostgreSQL. Вы изучите процесс установки и настройки PostgreSQL, создание и управление базами данных и таблицами. Вы освоите написание запросов на языке SQL для вставки, обновления, удаления и извлечения данных.

Мы также расскажем о продвинутых возможностях PostgreSQL, таких как индексы, транзакции, функции и триггеры, а также работа с типами данных JSON и массивами. По завершении модуля, вы сможете эффективно управлять базами данных в PostgreSQL, выполнять оптимизированные запросы и использовать возможности PostgreSQL для создания мощных и масштабируемых приложений.

Вы погрузитесь в операционную систему Linux, изучив основные аспекты её использования и администрирования. Вы освоите командную строку Linux (терминал), научитесь управлять файлами и каталогами, а также освоите базовые команды для управления процессами и установки программного обеспечения.

Мы также расскажем о работе с правами доступа и разрешениями, сетевой настройке и базовой безопасности системы. По завершении модуля, вы сможете уверенно работать в среде Linux, выполнять повседневные задачи администрирования и настройки системы, а также использовать Linux для разработки и серверного администрирования.

Вы углубитесь в изучение основных алгоритмов и структур данных, ключевых для программирования и разработки эффективных решений. Вы изучите различные типы данных, такие как массивы, списки, стеки, очереди, деревья и хеш-таблицы, и поймёте их принципы работы и применение в реальных задачах.

Вы также освоите базовые алгоритмы сортировки и поиска, такие как сортировка пузырьком, быстрая сортировка, алгоритмы поиска в ширину и глубину. Мы также рассмотрим основы анализа сложности алгоритмов (Big O notation) для оценки эффективности их работы. По завершении модуля, вы сможете подготовиться к алгоритмическом собеседованиям, благодаря применению изученных структур данных и алгоритмов для эффективного решения разнообразных задач программирования и оптимизации работы с данными.

В этом модуле вы погрузитесь в изучение основ и продвинутых тем машинного обучения. Вы изучите ключевые концепции машинного обучения, включая типы задач (классификация, регрессия, кластеризация), работу с данными, выбор признаков и оценку моделей.

Мы также рассмотрим продвинутые методы, такие как использование библиотеки для машинного обучения Scikit-learn, настройка и оптимизация гиперпараметров моделей. Вы познакомитесь с методами работы с большими данными, различными подходами к подготовке данных и улучшению качества моделей.

По завершении модуля, вы сможете применять различные алгоритмы машинного обучения для решения практических задач, создавать и тестировать модели, работать с библиотеками Python для машинного обучения, а также будете готовы к дальнейшему развитию в области Data Science и искусственного интеллекта.

В этом модуле вы погрузитесь в изучение искусственного интеллекта и глубокого обучения (Deep Learning). Вы изучите основы ИИ, включая основные концепции и методы машинного обучения, а также архитектуры нейронных сетей. Особое внимание будет уделено практическим аспектам разработки моделей глубокого обучения с использованием популярных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch.

Мы также рассмотрим продвинутые темы, такие как свёрточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа последовательных данных, а также генеративные модели, такие как GAN и автокодировщики. Вы изучите методы настройки гиперпараметров, регуляризации и оптимизации моделей для повышения их производительности.

По завершении модуля, вы сможете разрабатывать и обучать глубокие нейронные сети для решения различных задач, включая классификацию, распознавание образов и генерацию данных. Вы также получите навыки, необходимые для работы с большими данными и высокопроизводительными вычислениями, что подготовит вас к карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения.