Введение в анализ данных


Научитесь обрабатывать и фильтровать готовые данные, делать прогнозы в дальнейших изменениях на основе математики и программирования

Оставить заявку
  • 16% 2011
  • 50% 2012
  • 65% 2013
  • 60% 2014
  • 85% 2015

Как проходит обучение

Обучение проходит с упором на практику, где каждый пройденный материал вы закрепляете заданиями во время урока, домашних задании и тестов для проверки пройденного материала. Будете работать с языком программирования R, который считается лучшим в обработке данных. Поймете как строятся статические гипотезы,что такое линейная регрессия, как работать с JSON, SQL. Вдобавок вы научитесть визуализировать обработанные данные с помощью графиков.

О преподавателе

Никита Бобух - квалифицированный специалист в области Data Science, data scientist в Альфа Банке. Имеет опыт в разработке и поддержке сложных проектов, таких как "Анализ тональности новостей", "Анализ продаж MEXX" и "Рекомендательная система для банка"

  • Начало курсов

    Пн, 29 апр., 2019
    Вт, 26 марта, 2019

  • Время занятий

    3 занятия в неделю:
    Вт, Чт: 19:00 - 21:00
    Сб: 10:00 - 14:00

  • Стоимость курса

    149 000тг./5 недель

  • Дополнительная информация

    Длительность курса: 5 недель

    Много практики и домашнего задания

    Небольшие группы по 8 человек

    Предварительных знаний не требуется.

Введение в анализ данных

149 000 тг/5 недель

Для тех, кто хочет стать востребованным аналитиком.

Кому надоело обрабатывать километровые данные в Excel.

Кто стремится прогнозировать, анализировать и строить графики за считанные секунды.

Оставить заявку

Краткое описание программы

  • 1

    Знакомство с R

    Вводный урок. Установка R-Studio
    Типы данных.Вектора,матрицы,дата фреймы
    Сабсеттинг.Введение в логику: if..else, for, while
    Методы apply, lapply, mapply
    Проверка пройденного материала. Практика

  • 2

    Функции и их применение

    Функции, создание функции, считывание данных
    Работа с JSON, Excell, SQL. Парсинг
    Преобразовывание данных и превращение их в "чистые данные"
    Regular expressions
    Проверка пройденного материала. Практика

  • 3

    Визуализация данных

    Вводная лекция в визуализацию в виде графиков
    ggplot2
    Plotly + power Bi
    Проверка пройденного материала. Практика

  • 4

    Базовая статистика и машинное обучение

    Меры центральной тенденции. Центрально предельная теорема
    P-level.Идея стат вывода. Нулевая и альтернативная гипотезы
    Сравнение средних
    Дерево решений
    Регрессия