Практикум «Тренажер Python и SQL для ML и анализа данных»

Онлайн-школа Inzhenerka.Tech представляет практикум, который ориентирован на тех, кто желает освоить инструменты для анализа данных и машинного обучения — Python и SQL. В процессе подготовки вы получите практические навыки работы с данными, научитесь использовать Python для обработки и анализа, проводить оптимизацию SQL запросов для повышения производительности работы с БД. Программа рассчитана на новичков в аналитике данных и начинающих ML-инженеров.

На занятиях вы изучите Python для анализа: от работы с библиотеками до создания собственных скриптов для обработки. Научитесь работать с SQL: составлять запросы, объединять таблицы, создавать подзапросы. Курс содержит специальный тренажер, который поможет вам на практике освоить необходимые навыки. Кураторы сопровождают на каждом этапе. Благодаря такому подходу вы сможете быстро научиться анализировать данные.

Краткое содержание практикума «Тренажер Python и SQL для ML и анализа данных»:

1. Как получить информацию о массиве и создать его.
2. Виды операций. Выполнение запросов.
3. Визуализация информации. Наглядная 3D-графика.
4. Массивы, математические операции, обработка изображений.
5. Базовые навыки работы в популярной БД, которые необходимы для решения коммерческих задач.

В итоге вы освоите аналитику данных на Python и SQL. Эти знания и навыки позволят вам продолжить уверенно развиваться в профессии ML-инженера.

Модуль 1. Numpy – бесплатный урок

Вы научитесь создавать, редактировать и выполнять различные операции с массивами Numpy. Обрабатывать изображения, используя пакет. Этот навык необходим в любой области работы с данными, от администратора базы данных до ML/DS-инженера.

• Функции создания массива и получения информации о них.
• Различные виды операций и статистические функции.
• Работа с пропущенными значениями.
• Решение задач с помощью NumPy и OpenCV + видеоразборы практики Numpy.

Модуль 2. Pandas – бесплатный урок

Функции из пакета – создание и открытие в разных форматах, срезы, фильтры, пустые значения (удаление и замена), математические функции (среднее, сумма и т.д.), работа со временем. Эти навыки необходимы при работе ML/DS-инженером, и их уже достаточно для работы администратором базы данных в некоторых областях.

• Функции в Pandas.Создание, редактирование, чтение, выделение.
• Манипуляции с данными и продвинутые функции в Pandas.
• Решение задач + видеоразборы практики Pandas.

Модуль 3. MatPlotLib и визуализация данных – бесплатный урок

Создание разнообразных графиков на основе MatPlotLib. Визуализация данных из таблиц как для себя, чтобы понимать, что содержится в таблице, так и для коммерческих задач.

• Визуализация данных с помощью Seaborn. Создание графиков разных типов, цвет, заголовки, легенды, несколько графиков в одном, сохранение в файл.
• Совместная работа Matplotlib и Seaborn.
• Интерактивные и 3D графики.
• Решение задач Matplotlib & Seaborn + видеоразборы.

Модуль 4. SQL – бесплатный урок

Работа с SQL, встроенным в Python. Функции SQL как таковые. Этих и предыдущих навыков достаточно для работы аналитиком данных или администратором базы данных, и это первый из необходимых шагов в обучении ML/DS-инженерии.

• Модификация структуры базы данных, работа с различными типами данных, операции с несколькими таблицами. На примере SQLite3 в Python.
• Индексы и оптимизация запросов, транзакции и управление данными.
• Решение задач SqLite3 + видеоразборы.

Модуль 5. PostgreSQL

Основы работы в популярной БД для решения коммерческих задач.

• Формат
  Самостоятельно с наставником
  Живые вебинары / Видеоуроки Основательный подход — Живые вебинары / Видеоуроки / Консультации
  Обучение в ЛК на сайте автора
• Демодоступ
• Продолжительность
  3 месяца
• Уровень сложности
  Для новичков
• Когда вы будете учиться
  Строго по расписанию
• Документ об обучении
  Сертификат Освоение программы курса
• Сопровождение
  Куратором
• Техническая поддержка
  В рабочее времяЧат в вкЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
• Срок доступа к материалам
  Бессрочный
• Бонусы
  Только для дорогих тарифов
• Что понадобится для обучения
  Знание основ Python и высшей математики
• Год выхода
  2024 Последнее обновление: 20.11.2024