Кто такой Data Scientist?

Это специалист, который обрабатывает большие объемы неструктурированной информации и превращает ее в упорядоченный набор данных.

Работа с данными помогает бизнесу увеличивать прибыль, а также продвигает важные для человечества сферы, например, медицину.

Дата-сайентист может:

• Предсказать, окупится ли новый проект
• Оценить будущий спрос на товары и услуги
• Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
• Усовершенствовать систему определения болезни по фото с помощью искусственного интеллекта

Python — обязательный инструмент для любого дата-сайентиста. С его помощью специалисты проводят анализ, обучают нейросети.

Кому подойдет интенсив

Новичкам

Познакомитесь с профессией дата-аналитика изнутри. Узнаете на практике, интересно ли вам это направление

Разработчикам

Получите теорию и практику в новой области. Внедрите аналитику в вашу рабочую практику

Начинающим аналитикам

Расширите свой уровень компетенций и инструментарий, получите новый заряд мотивации расти в профессии

Специалистам из любой сферы

Попробуете себя в IT — решите практические задачи из Data Science и поймете, нравится ли вам работа дата-сайентиста

Вы научитесь

1. Работать с Python и понимать синтаксис языка
2. Читать наборы данных и писать простые циклы
3. Использовать библиотеки данных pandas — это неотъемлемая часть работы любого дата-сайентиста
4. Визуализировать информацию и строить графики

Программа

День 1, 27 февраля

Кто такой дата-сайентист и чем занимается

Домашнее задание на самостоятельное знакомство с направлением.

• Что из себя представляет профессия
• В чем преимущества Data Science перед другими специальностями
• Карьерные возможности дата-сайентиста
• Зарплатные ожидания начинающего специалиста
• Какую роль играет программирование в работе дата-сайентиста
• Что такое язык программирования. Язык Python
• Базовый синтаксис Python
• Использование библиотек
• Чтение из файлов/запись в файлы
• Какие инструменты нужны знать, чтобы стать middle-специалистом в Data Science

День 2, 28 февраля

Разбираем ДЗ и углубляемся в практику

Более сложное домашнее задание, чтобы почувствовать себя настоящим дата-сайентистом!

• Разбираем домашнее задание
• Работа с таблицами: как читать данные
• Наборы данных: как работать с ними как в SQL как их объединять, как считать статистики

День 3, 1 марта

Визуализация статистик. Разбор работ и подведение итогов

• Что еще может Python
• Разбираем, что такое статистики в Data Science
• Разбор домашних работ
• Награждение победителей

Эксперт онлайн-интенсива

Выдрина Светлана

• Аналитик-разработчик в команде чатботов Тинькофф, Ex-инженер данных в Райффайзенбанке
• Круто разбирается в программировании на Python и обработке естественного языка

Время: 19:00-21:00

Участие бесплатное!

Регистрация