Курсы по математике для Data Science от Яндекс Практикум

1. Изучение SQL и баз данных.
2. Визуализация данных с использованием Metabase.
3. Основы Python для анализа данных.
4. Работа с системами контроля версий Git/Github.

• Уверенное владение SQL и базами данных.
• Навыки визуализации данных в Metabase.
• Базовые знания Python для анализа данных.
• Опыт работы с Git/Github.

Документ по завершении обучения:

Диплом об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Углубленное изучение методов машинного обучения и анализа данных.
2. Работа с большими данными и их обработка.
3. Применение нейронных сетей и глубокого обучения.
4. Реализация проектов с использованием современных инструментов Data Science.

• Продвинутые знания в области машинного обучения и анализа данных.
• Опыт работы с большими данными и их обработкой.
• Навыки разработки и применения нейронных сетей.
• Умение реализовывать проекты с использованием современных инструментов Data Science.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.

Программа трудоустройства:

Предоставляется помощь в трудоустройстве.

1. Основы программирования на Python.
2. Введение в анализ данных и статистику.
3. Базовые концепции машинного обучения.
4. Работа с библиотеками для анализа данных.

• Базовые навыки программирования на Python.
• Понимание основ анализа данных и статистики.
• Знание базовых алгоритмов машинного обучения.
• Опыт работы с библиотеками для анализа данных.

Документ по завершении обучения:

Сертификат об окончании курса.