Введение в Data Science

О сфере работы с данными

Мир данных — это слаженная экосистема, где каждый специалист отвечает за свой участок, но движется к общей цели. Аналитики интерпретируют информацию и формируют выводы, ML-инженеры создают и обучают алгоритмы, а дата-инженеры обеспечивают стабильную инфраструктуру, по которой данные свободно и корректно перемещаются. Независимо от специализации, все участники процесса владеют Python, ориентируются в математике и статистике, а также умеют мыслить в логике цифр и моделей. В результате — их часто объединяет общее профессиональное имя: Data Scientist.

Кому подойдёт программа

• Тем, кто только начинает путь в IT — Получите базовые навыки работы с Python и SQL, научитесь собирать, обрабатывать и анализировать информацию. Освоите основы математики, вероятности и статистики. Подготовите собственный проект, который станет достойной частью портфолио и поможет найти первую стажировку или работу.
• Разработчикам — Углубите математическую базу, прокачаете логическое мышление и начнёте понимать, как анализировать бизнес-потребности. Получите практический опыт в сфере машинного обучения: от получения данных до развёртывания моделей. Примените Python в прикладных аналитических задачах.
• Начинающим аналитикам — Научитесь формулировать гипотезы, работать с массивами информации и обосновывать бизнес-решения цифрами. Станете писать чистый и эффективный код, осваивать модели машинного обучения и проводить прогнозный анализ. Повысите уровень подготовки и скорость работы, что поможет претендовать на повышение.

Какие навыки вы получите

• Развитие аналитического подхода — Сформируете системное мышление, научитесь видеть проблему, ставить задачи, выдвигать гипотезы, проверять их на практике и презентовать результаты руководству.
• Уверенное владение инструментами — Освоите Python, работу с Git, визуализацию данных с помощью Power BI, обучение моделей в Jupyter Notebook и построение дата-пайплайнов через Airflow.
• Работа с источниками информации — Будете извлекать данные из файлов, API и баз данных. Научитесь писать SQL-запросы, очищать и преобразовывать информацию с помощью библиотек Pandas и других инструментов.
• Первичный анализ и обработка данных — Сможете фильтровать, оценивать и корректировать наборы данных, устранять ошибки и подготавливать информацию для последующего моделирования, опираясь на математическую и статистическую логику.
• Построение аналитических моделей — Научитесь создавать модели, отражающие поведение клиентов, оценивать финансовые показатели и проводить сегментацию. Например, разберётесь, как построить воронку продаж или спрогнозировать выручку бизнеса.
• Разработка ML-моделей — Начнёте с базовых алгоритмов и шаг за шагом подойдёте к сложным концепциям машинного обучения. После этого вам будут знакомы термины вроде кластеризации, регрессии и матричных преобразований.