Мы используем куки, чтобы улучшить ваш пользовательский опыт. Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей политикой куки.
Принять

EXPLORATORY DATA ANALYSIS

Ближайший старт: ноябрь 2024
Продолжительность: 14 ак. часов / 4 недели
Формат обучения: Лекция + семинар
Ближайший старт:
ноябрь 2024
Продолжительность:
16 ак. часов / 4 недели
Лекция + семинар
Формат обучения:
В конце модуля получите готовый pet-проект, который можно презентовать работодателю
Изучите выбранную тему за короткий срок и присоединитесь к комьюнити программистов Mathshub
Во время обучения вас ждет ежедневная поддержка преподавателей и кураторов, которые помогут разобраться со сложными вопросами
Чему научим на EXPLORATORY DATA ANALYSIS
(✯◡✯)
Обучение включает математическую статистику, линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей, применяемые в оптимизации и машинном обучении.
Модуль научит вас стохастическому подходу в анализе данных, включая алгоритмы и методы разведывательного анализа данных (EDA). Вы изучите математическую статистику, линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей в контексте их применения в задачах оптимизации и машинного обучения.
  • Исключите лишнюю нагрузку
    Научитесь оптимизировать большие датасеты и библиотеки для работы с данными. Обучение также включает применение непараметрических методов и использование библиотек для эффективной обработки данных.
  • научитесь анализировать данные
    В обучение включена работа с массивами данных, пропусками. Классификация, агрегирование, а также визуализация в Tableau.
ЧТО ВКЛЮЧЕНО В МОДУЛЬ
  • Введение в разведывательный анализ данных. Алгоритмы и методы
  • Математическая статистика в контексте EDA. Типы признаков
  • Линейная алгебра в контексте Линейных методов

  • Математический анализ в контексте задачи оптимизации

  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Теория вероятностей в контексте Наивного Байесовского классификатора
  • Анализ данных
ПРОГРАММА МОДУЛЯ

Продолжительность:

16 ак. часов / 4 недели

Формат обучения:

Лекция + семинар

[1]
Краткая история стохастического подхода. Типы переменных. Меры локации и разброса набора данных. Диаграмма размаха
[2]
Таблицы частот и оценка мер локации по неполным данным. Гистограммы плотностей
[3]
Зависимость двух переменных. Корреляция и регрессия
[4]
Непараметрическая корреляция. Расчёт корреляции и построение регрессии в Python
[5]
Мониторинг приложений. Автоматизация деплоя с помощью GitHub Actions
[6]
Оптимизация больших датасетов и библиотеки для работы с большими данными
личная встреча с карьерным коучем
*только для тарифа профи
  • как поставить карьерные цели
  • составить резюме
  • проработать мотивацию
  • особенности и этапы собеседований
  • подготовка портфолио
  • получение работы за рубежом
Что узнаете:
  • Сертифицированный коуч ICF
  • руководитель карьерной программы mathshub
  • наташа солнечная
О коуче:
Дата и время встречи подбирается индивидуально
Когда встретитесь:
Проект по EDA

Защита Kaggle по EDA

Исследовательский проект в команде по изучению данных, выдвижению и проверке гипотез, а также презентация перед сокурсниками.

(На примере Airbnb с информацией по городам со свободным выбором гипотез для проверки)

ТВОИ НАВЫКИ ПОСЛЕ ОБУЧЕНИЯ
  • Владение математической статистики в контексте EDA
  • Умение строить таблицы частот и гистограммы плотностей, оценивать меры локации по неполным данным
  • Расчёт корреляции и построение регрессии в Python
  • Умение работать с массивами данных и пропусками. Классификация и агрегирование. Визуализация в Tableau
  • Оптимизация больших датасетов и библиотеки для работы с большими данными
В ЧЕМ ПРЕИМУЩЕСТВА МОДУЛЕЙ?
Быстро и качественно изучите выбранную тему, не углубляясь в полноценную программу
Обучаетесь именно тем навыкам, которые вам необходимы
Дешевле, чем полноценная программа
Есть возможность выбрать подходящий формат обучения (в записи/вживую)
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ МОДУЛЯ
  • Георгий Милютин

    Ex-глава департамента математики в London Gate Education Group. Автор курсов по теории вероятности и статистики для Data Analyst и Data Scientist.

Выбери свой тариф
Отзывы студентов и выпускников
Михаил Шоморов
Frontend-разработчик
«СТАНЬ FRONTEND-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 6 МЕСЯЦЕВ»

Самое ценное, что вынес для себя из обучения - нужно учиться. Это то, что от тебя зависит. Вся программа тебе будет помогать, но без своих усилий ты сам ничего не сделаешь.

Самое яркое, что запомнилось — это последний проект. Когда я его писал - стало легло оперировать этими понятиями, абстракциями. Даже понравилось! Шло уже как-то в лёт!

Самым сложным на курсе показалось синхронность и event loop, потому что никогда не понимаешь, что там происходит параллельно.
Чтобы сказал себе в начале этого пути: тоже, что и сейчас – учись и старайся!

Спасибо Анне за то, что она мне помогала! Сергей, за то, что принимал участие в занятиях, в некоторых решениях! И преподавателем за то, что они мне помогли!
Сергей Михальченко
Frontend-разработчик
«СТАНЬ FRONTEND-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 6 МЕСЯЦЕВ»

Самым запоминающимся на курсе — был курс React. Манера преподавания и конечно практические задания! Это то, что реально способствует мозговой активности!

Это реально было полезно, по крайней мере для меня, в новой теме и просто даже, например, вспоминая себя 2-х месячной давности, даже то, что сдавалось в рамках промежуточных заданий — предположения не было, как это решать и что это вообще возможно!

В целом позитивное впечатление от учёбы! Даже пересмотрел две лекции, которые были летом и могу сказать, что много понятного на момент, когда был урок и на момент сейчас — чувствуется прогресс!
Анна Новикова
Системный аналитик
«СТАНЬ АНАЛИТИКОМ ДАННЫХ ЗА 8 МЕСЯЦЕВ»

Во время обучения получила и приняла оффер на стажировку системным аналитиком в крупнейшем интеграторе Digital-решений AGIMA

Научится любому ремеслу, легче всего у мастера! Именно это и привело меня в Mathshub. Учителя, которые имеют не только опыт преподавания в престижных ВУЗах России, но и «громкие проекты», заслуги в своей профессии.

Наверное самое ценное — это современность преподаваемых знаний, их легкое внедрение в реальную работу. А так же присутствие свободы индивидуальности в выборе своего проекта с учетом интересов и помощь преподавателей, наставников в его реализации.

Если говорить коротко, то есть возможность получить оригинальные проекты в портфолио, а не штамп, который работодатели видели уже по 1000 раз.
Чаяна Чаданма
Аналитик маркетинговых кампаний
«СТАНЬ ДАТА-САЙЕНТИСТОМ ЗА 9 МЕСЯЦЕВ»

После обучения получила оффер аналитиком данных.

— Понравилась учебная программа. Каждая тема изучается с нуля, но в процессе даже специалист с опытом может найти для себя что-то новое.

— Есть карьерные консультации. С начала курса ты уже начинаешь строить план, как найти работу. Карьерный коуч — для меня открытие! Это как психолог, который понимает специфику твоей работы, но в отличие от него может дать работающие советы, которые приблизят получение заветного оффера.

Приятно удивила вовлеченность всей команды в твой результат. Никогда не получала столько слов поддержки как на этом курсе от кураторов и других студентов. Сообщество открытое, всегда готовое прийти на помощь.
Александра Колчина
Стажировка техническим менеджером в Яндекс
«СТАНЬ ДАТА-САЙЕНТИСТОМ ЗА 9 МЕСЯЦЕВ»

Во время обучения устроилась на стажировку техническим менеджером в Яндекс.

Школа привлекла меня внимательностью к студентам. Формат обучения достаточно гибкий, не загоняет тебя в жесткие рамки и дедлайны. Команда преподавателей и кураторов всегда на высоте — поможет, подскажет, пойдет навстречу.
Наталья Журавлева
Студентка Mathshub
«СТАНЬ PYTHON-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 8 МЕСЯЦЕВ»

Очень долгое время задумывалась о курсах, так как самостоятельно заниматься не хватало мотивации. На глаза попалось объявление о бесплатном интенсиве от Mathshub и решила сначала поучаствовать в нём. Очень понравились лекции, то что выдавали домашние задания и обратную связь, а так же сообщество участников. После этого решила поучаствовать и в платном курсе на питон разработчика, особенно после того как узнала о том что участникам интенсива будет скидка.


В курсе нравится большое количество не только лекций, но и гостевых программ. На семинарах впервые познакомилась с форматом парного программирования, много нового опыта. В конце модулей очень интересные проекты. Темп обучения быстрый, многое нужно изучать ещё самостоятельно, но учитывая количество тем это нормально. Плюс всегда есть поддержка одногруппников и куратора. Рада что выбрала именно этот курс :)
о школе

СЛОЖНО ОПРЕДЕЛИТЬСЯ?

МЫ ВАМ ПЕРЕЗВОНИМ

вопросы и ответы