Стань востребованным Data Science разработчиком за 6 месяцев
Kaspi 0—0—12
50 000 тг. в месяц
Это 6-месячная интенсивная программа с интерактивными занятиями, которые проходят 3 раза в неделю с понедельника по пятницу, а также дополнительными сессиями с менторами по выходным. Вы будете изучать основы Data Science и Анализ Данных с использованием языка Python.
Модуль 1: Введение в Data Science
Введение в программирование
Введение в Data Science
Ревизия основных математических и статистических терминов
Основы Jupyter Notebook
Ревизия основных математических и статистических терминов
Введение в SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY
Основы Python: типы данных, переменные, циклы, условные операторы
Python для Data Science: pandas & NumPy
SQL: JOIN, подзапросы и оконные функции
Python: функции, модули и библиотеки
Python: pandas DataFrames, list comprehensions
Модуль 2: Анализ данных и статистика
Python: Исследование и визуализация данных с помощью
Описательная статистика: меры центральной тенденции и изменчивости
Нормальное распределение, Центрально-предельная теорема (ЦПТ - CLT)
Теория вероятностей: основные понятия, правила и распределения
Байесовская вероятность
Логическая статистика: выборка, проверка гипотез и p-значения
Доверительные интервалы и статистическая мощность
Линейная регрессия: подбор и оценка моделей
Модуль 3: Машинное обучение с Python
Введение в машинное обучение: supervised learning, unsupervised learning
Классические алгоритмы решения задач supervised learning
scikit-learn - supervised
Метрики оценки для моделей классификации и регрессии
Классические алгоритмы решения задач unsupervised learning
scikit-learn - unsupervised
Sampling — понятие о генерации подвыборок для обучения моделей
Undersampling
Oversampling
SMOTE
Выбор и оценка моделей
Оркестрирование моделей
Bagging и boosting
State-of-the-Art алгоритмы по решению задач машинного обучения
Умный тюнинг гиперпараметров модели
XGBoost vs LightGBM
Optuna / Neptune
Модуль 4: Проектная работа & Quality of Life или как облегчить себе работу (или жизнь)
Проектная работа
Git — система контроля версий
Github Copilot — ИИ помощник в разработке
Flask API — бэкенд в контексте Data Science
CRON — автоматизация скриптов .py
SMTP — автоматизированная отчетность
Арман Сулейменов
основатель, автор программ
Основатель и автор программ, главный лектор: со-основатель и CTO, Hora.AI (Индия, инвестор - глава поиска в Google), со-основатель и CEO, Zero To One Labs (ведущая студия мобильной разработки, 30 разработчиков, 40+ продуктов в портфолио).
Выпускник Принстонского Университета (Принстон, Нью-Джерси) по специальности
«Компьютерные науки». Финалист ACM ICPC World Finals (студенческого чемпионата
мира по программированию) в 2009 году (Стокгольм, Швеция) и 2011 году (Орландо,Флорида), преподаватель курсовых семинаров «Введение в компьютерные науки» в Принстонском Университете в течение 4 семестров в 2010-2012 годов.
Жасулан Шакенов
ментор
Senior Data Scientist в Magnum Cash & Carry. В
прошлом: Lead Data Scientist в Prime Source, Data Scientist в Kaspi.kz, Data-специалист в Kcell JSC.
Образование: МГУ (2013), KBTU (2017).
Нурали Узкалиев
ментор
Автор и главный лектор курса Data Science. Lead Data Scientist в
Kaspi.kz.
В прошлом: Data Scientist в Prime Source, Junior Software Engineer в UIB.
Образование: KBTU (2023), UIB (2020)