دورة "أخصائي علوم البيانات" - دورة 112000 فرك. من ورشة عمل ياندكس، التدريب 8 أشهر، تاريخ 30 نوفمبر 2023.
Miscellanea / / November 28, 2023
ماذا يفعل علماء البيانات؟
تحليل كميات كبيرة من البيانات، وتطوير النماذج، وتطبيق التعلم الآلي لعمل تنبؤات وتحديد الأنماط. هناك حاجة إليها في مختلف المجالات حيث توجد حاجة لتخزين البيانات ومعالجتها.
في البنوك
تحليل البيانات الخاصة بالعملاء وتحديد المؤشرات التي تؤثر على جدارتهم الائتمانية، والتنبؤ باحتمالية مغادرة العميل للبنك
في الصناعة
وباستخدام التعلم الآلي، يتنبأون بموعد تعطل المعدات وفي أي عملية تعدين للودائع سيحقق أكبر ربح.
في التسويق والتجارة
فهي تساعد في العثور على نقاط النمو من خلال تحليل الموسمية وأيام ذروة المبيعات وإنشاء نظام توصيات
في قطاع النقل
تحسين تشغيل إشارات المرور وتقييم الحمل على الطرق والمساعدة في ضبط خطط الإصلاح
برنامج الدورة الكاملة في علوم البيانات
نقوم بتحديثه بانتظام للتأكد من أنه يلبي احتياجات الصناعة وأصحاب العمل. بمعنى آخر، ستتعلم فقط ما سيكون بالتأكيد مفيدًا في عملك.
أساسيات بايثون وتحليل البيانات: دورة تمهيدية مجانية:
تعلم المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات وفهم ما يفعله محللو البيانات وعلماء البيانات. حل خمس حالات للعمل مع البيانات من مجالات مختلفة:
- معرفة سبب الانهيار الهائل للأدوات،
- التحقق من استرداد إعلانات تطبيقات الهاتف المحمول،
- العثور على أفضل موقع لمتجر جديد،
- مساعدتك في اختيار استراتيجية التطوير لشركة ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي،
- تقييم فعالية الروبوتات في خدمة الدعم.
من خلال حل الحالات، ستتعلم أساسيات لغة بايثون ومكتبة الباندا، وتتعلم كيفية بناء بعض الرسوم البيانية وتفسيرها بشكل صحيح.
مقدمة عن مهنة "أخصائي علوم البيانات"
ما هو متخصص علوم البيانات؟
كيف نعلم.
بايثون الأساسية:
تعمق أكثر في لغة برمجة بايثون ومكتبة الباندا.
+1 مشروع في المحفظة
قارن بيانات مستخدم ياندكس. الموسيقى حسب المدينة ويوم الأسبوع.
المعالجة المسبقة للبيانات:
تعلم كيفية تنظيف البيانات من القيم المتطرفة والسهو والتكرارات، بالإضافة إلى تحويل تنسيقات البيانات المختلفة.
+1 مشروع في المحفظة
تحليل البيانات الخاصة بعملاء البنوك وتحديد حصة المستحقين منهم.
تحليل البيانات استكشافية:
تعلم أساسيات الاحتمالات والإحصاء. استخدمها لاستكشاف الخصائص الأساسية للبيانات، والبحث عن الأنماط والتوزيعات والشذوذات. تعرف على مكتبات scipy وmatplotlib. ارسم المخططات وتدرب على تحليل الرسوم البيانية.
+1 مشروع في المحفظة
استكشف أرشيف إعلانات بيع العقارات في سانت بطرسبرغ ومنطقة لينينغراد.
نظرية الاحتمالات. دورة إضافية
تذكر أو تعرف على المصطلحات الأساسية في نظرية الاحتمالات: الأحداث المستقلة، المعاكسة، غير المتوافقة، إلخ. باستخدام أمثلة بسيطة ومسائل ممتعة، سوف تتدرب على العمل مع الأرقام وبناء منطق الحلول.
هذا سباق اختياري. وهذا يعني أن كل طالب بنفسه يختار أحد الخيارات:
- خذ دورة إضافية مكونة من عشرة دروس قصيرة، وصقل النظرية وحل المشكلات.
- افتح فقط الكتلة التي تحتوي على مهام المقابلة، وتذكر الممارسة بدون نظرية.
- تخطي الدورة تمامًا أو العودة إليها عندما يكون هناك وقت وحاجة.
المشروع النهائي للوحدة الأولى
تعلم كيفية إجراء أبحاث البيانات الأولية وصياغة الفرضيات واختبارها.
+1 مشروع في المحفظة
ابحث عن الأنماط التي تحدد نجاح اللعبة.
مقدمة في التعلم الآلي:
إتقان مفاهيم التعلم الآلي الأساسية. تعرف على مكتبة Scikit-Learn واستخدمها لإنشاء مشروعك الأول للتعلم الآلي.
+1 مشروع في المحفظة
تطوير نظام توصيات التعرفة لمشغل الهاتف المحمول.
التدريب المُدرب:
تعمق أكثر في أهم مجالات التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف. تعلم كيفية التعامل مع البيانات غير المتوازنة.
+1 مشروع في المحفظة
توقع احتمالية مغادرة العميل للبنك.
التعلم الآلي في الأعمال:
تعرف على كيفية تعلم الآلة (abbr. MO) يساعد الشركة في كيفية جمع البيانات وكيفية ارتباط مقاييس المنتج بمقاييس MO. تعلم كيفية تشغيل وظيفة خدمة جديدة باستخدام تعلم الآلة. تعرف على مقاييس الأعمال ومؤشرات الأداء الرئيسية واختبارات A/B.
+1 مشروع في المحفظة
تدريب نموذج يساعد في تحديد موقع جديد لإنتاج النفط بأقل مخاطر الخسارة.
المشروع النهائي للوحدة الثانية:
إعداد البيانات للتعلم الآلي. باستخدام النموذج، قم بتقييم جودته.
+1 مشروع في المحفظة
محاكاة عملية صهر خام الذهب لتحسين تشغيل المؤسسة.
الجبر الخطي:
ألقِ نظرة داخل بعض الخوارزميات التي تعلمتها حتى الآن واكتسب فهمًا أفضل لكيفية استخدامها. في الممارسة العملية، إتقان المفاهيم الرئيسية للجبر الخطي من الصفر: الفضاءات الخطية، والمؤثرات الخطية، والمساحات الإقليدية.
+1 مشروع في المحفظة
استخدام طريقة تحويل البيانات لحماية المعلومات الشخصية لعملاء شركات التأمين.
الطرق العددية:
ستقوم بتحليل عدد من الخوارزميات وتكييفها لحل المشكلات العملية باستخدام الطرق العددية. إتقان الحسابات التقريبية وتقديرات تعقيد الخوارزمية والنسب المتدرج. تعرف على كيفية تدريب الشبكات العصبية وما هو تعزيز التدرج.
+1 مشروع في المحفظة
تطوير نموذج لتحديد تكلفة السيارة المستعملة.
السلاسل الزمنية:
تصف السلاسل الزمنية كيفية تغير المعلمات، مثل استهلاك الكهرباء أو عدد طلبات سيارات الأجرة بمرور الوقت. سوف تتعلم كيفية تحليل السلسلة والبحث عن الاتجاهات وتحديد الموسمية. تعرف على كيفية إنشاء بيانات جدولية ومشكلة انحدار السلاسل الزمنية.
+1 مشروع في المحفظة
بناء نموذج والتنبؤ بأحمال الذروة لسيارات الأجرة.
التعلم الآلي للنصوص:
تعلم كيفية إنشاء متجهات رقمية من النصوص وحل مسائل التصنيف والانحدار لها. تعرف على كيفية حساب ميزات TF-IDF وتعرف على تمثيلات لغة word2vec وBERT.
+1 مشروع في المحفظة
قم بتسريع عملية الإشراف على التعليقات في مجتمعك من خلال أتمتة تقييمات السمية.
SQL الأساسية:
تعلم أساسيات لغة استعلام SQL والجبر العلائقي للعمل مع قواعد البيانات. تعرف على ميزات العمل في PostgreSQL، وهو نظام شائع لإدارة قواعد البيانات (abbr. نظم إدارة قواعد البيانات). تعلم كيفية كتابة استعلامات بمستويات مختلفة من التعقيد وترجمة مشاكل العمل إلى SQL.
ستعمل مع قاعدة بيانات لمتجر عبر الإنترنت متخصص في الأفلام والموسيقى.
+1 مشروع في المحفظة
اكتب سلسلة من الاستعلامات متفاوتة التعقيد إلى قاعدة بيانات تخزن بيانات عن المستثمرين المغامرين والشركات الناشئة والاستثمارات فيها.
رؤية الكمبيوتر:
تعلم كيفية حل مشاكل رؤية الكمبيوتر البسيطة باستخدام الشبكات العصبية الجاهزة ومكتبة Keras. تعرف على التعلم العميق.
+1 مشروع في المحفظة
بناء نموذج لتحديد العمر التقريبي للشخص من الصورة الفوتوغرافية.
تعليم غير مشرف عليه:
يعد التعلم غير الخاضع للرقابة إحدى طرق التعلم الآلي التي يقوم فيها النظام بحل مشكلة بدون بيانات مصنفة مسبقًا بناءً على ميزاتها وبنيتها. تعرف على مشاكل التجميع والكشف عن الشذوذ.
مشروع التخرج:
في المشروع الأخير، أكد أنك أتقنت مهنة جديدة. توضيح مهمة العميل وخوض جميع مراحل تحليل البيانات والتعلم الآلي. الآن لا توجد دروس أو واجبات منزلية - كل شيء يشبه العمل الحقيقي.
+1 مشروع في المحفظة
مشروع للاختيار من بينها:
- بناء نموذج يتنبأ بحركة العملاء من شركة الاتصالات.
- بناء نموذج يتنبأ بمتغيرات العملية التكنولوجية في مصنع المعادن.
د
دارياماننيكوفا
01.10.2020 ز.
مثال على الدورات التدريبية المثالية عبر الإنترنت
في ياندكس. خلال ورشة العمل، أدرس مهنة DataScience، وهو اتجاه عصري إلى حد ما الآن، وكما اتضح، من الصعب للغاية، كما يقولون، من الصعب تعلمه - من السهل القتال. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); كانت هناك العديد من الصعوبات في طريقي، ولم يكن لدي ما يكفي من الوقت (كنت أدرس شهادتي وأعمل)، وكانت القوة اللازمة لفهم الإحصائيات بشكل دوري تتركني، وفيروس كورونا حبسنا جميعًا في المنزل...
س
سيرجن355
14.07.2021 ز.
مشروع تعليمي عظيم
المزايا: جهاز محاكاة خاص، مراجعات للمشروع، استشارات، مجتمع في Slack، مساعدة في كل مشكلة. العيوب: السلبية الوحيدة هي أنه في بعض المواضيع لا توجد مواد كاملة في المحاكاة، مطلوب وقت إضافي للبحث بشكل مستقل عن المعلومات، لقد درست في كلية علوم البيانات. شكل تدريب جيد. البعض يدخل والبعض لا لكن بالنسبة لي هذا هو الحد الأقصى..