Мы используем куки, чтобы улучшить ваш пользовательский опыт. Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей политикой куки.
Принять
Выбрать тариф
Выбрать тариф
3 курса по цене 2х — Python, машинное обучение, математика и статистика за 5 998 р.
Выбрать тариф

EXPLORATORY DATA ANALYSIS

Ближайший старт: ноябрь 2024
Продолжительность: 14 ак. часов / 4 недели
Формат обучения: Лекция + семинар
Ближайший старт:
7 декабря 2024
Продолжительность:
16 ак. часов / 4 недели
Лекция + семинар
Формат обучения:
Готовый проект
В конце модуля получите готовый pet-проект, который можно презентовать работодателю
Обучение в удобное время
Изучите выбранную тему за короткий срок и присоединитесь к комьюнити программистов Mathshub
Поддержка
Во время обучения вас ждет ежедневная поддержка преподавателей и кураторов, которые помогут разобраться со сложными вопросами
Чему научим на EXPLORATORY DATA ANALYSIS
(✯◡✯)
На этом модуле вы изучите понятие стохастического подхода в анализе данных, научитесь разделять переменные на различные типы и выбирать соответствующие меры по локации и разбросу, а также разберётесь в применении различных методов для анализа данных.
Обучение включает математическую статистику, линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей, применяемые в оптимизации и машинном обучении. Вы узнаете, как проводить базовый исследовательский анализ, визуализировать данные и исправлять в них проблемы, заполнять пропущенные значения и оптимизировать большие датасеты для работы.

  • УЗНАЕТЕ ВСЁ О СТОХАСТИЧЕСКОМ ПОДХОДЕ
    Разведывательный анализ данных (EDA) используют для исследования и анализа набора данных с целью получения первичного понимания о его структуре, особенностях и возможных образцах. Вы разберёте, что такое EDA, погрузитесь в краткую историю стохастического подхода и в сферы его применения.

  • НАУЧИТЕСЬ РАБОТАТЬ С ПЕРЕМЕННЫМИ
    Вы узнаете, как в разведывательном методе используют различные типы переменных — непрерывные, дискретные, порядковые, номинальные, количественные. Также узнаете о зависимостях двух переменных, корреляции и регрессии.
  • ИЗУЧИТЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С МАССИВАМИ ДАННЫХ
    В EDA работа с массивами данных включает в себя подготовку данных, их обработку, анализ, визуализацию, агрегацию и преобразования. Вы разберёте методы работы и какие программные инструменты необходимы в процессе.
  •  ПОЗНАКОМИТЕСЬ С ОПТИМИЗАЦИЕЙ БОЛЬШИХ ДАТАСЕТОВ
    Вы узнаете, как ускорить процесс работы, повысить эффективность в обработке информации и сократить время анализа. Расскажем, как удалять ненужные переменные, что такое индексация и как применять сжатие.
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
Забрать тариф Профи 🔥
  • Как поставить карьерные цели и составить резюме
  • Как 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
EDA
Начало пути
10 099
р.
14 399
р.

  • Занятия модуля в записи
🤓 Проверка домашнего задания
В корзину
О тарифе
EDA
Полное погружение
30 199
р.
43 199
р.

  • Online-занятия в Zoom
  • Проверка домашнего задания

🤩 Живое общение с преподавателем

🤩 Защита проекта
В корзину
О тарифе
EDA
Профи 🔥🔥🔥
36 299
р.
51 799
р.
  • Online-занятия в Zoom
  • Проверка домашнего задания
  • Живое общение с преподавателем
  • Защита проекта
😎 Сессия с карьерным коучем
В корзину
О тарифе
Отзывы студентов и выпускников
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
мы уже обучили:
4000+
студентов
Сертификат о прохождении
Партнерство с образовательными организациями
Образовательная лицензия
Небольшие группы
Персонализированная программа обучения

БЕСПЛАТНАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ

С КАРЬЕРНЫМ МЕНЕДЖЕРОМ

вопросы и ответы