Навык A/B-тестирования от ProductStar

Блок 1. "Получение и подготовка данных: SQL"

• Введение в блок SQL

• Извлечение и фильтрация данных

• Преобразование и сортировка данных

• Группировка данных

• Введение в базы данных

• Объединение таблиц

• Вложенные запросы

• Обновление, добавление и удаление данных

• Создание, изменение и удаление таблиц

• Advanced

• Обзор основных программ

Блок 2. "Python для анализа данных"

• Введение в Python

• Типы данных, функции, классы, ошибки

• Строки, условия, циклы

• Списки и словари в Python

• Пакеты, файлы, Pandas - начало

• Pandas: продолжение

• Визуализация данных

• Базы данных и статистика

• Многопоточность

• Веб-сервер flask и контроль версий GIt

• Итоговый проект

Блок 3. "Построение Machine Learning моделей"

• Знакомство с машинным обучением

• Линейная регрессия

• Бинарная классификация

• Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации

• Решающие деревья

• Бутстрап, Бэггинг и случайный лес

• Feature Engineering, Feature SelectionГрадиентный бустинг

• Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж

• А/B тестирование

• Обучение без учителя

• Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 4. "Нейронные сети и NLP"

• Введение в нейронные сети

• Обучение нейросетей

• Глубокое обучение на практике

• Дополнительные возможности Tensorflow + Keras

• Свёрточные нейронные сети

• Введение в NLP, понятие ембеддинга

• Рекурентные нейронные сети

• Нейросети с вниманием, трансформеры

• Metric learning, обучение без учителя

• Обучение с подкреплением в нейросетях

• Итоговый проект

Блок 5. "Рекомендательные системы"

• Введение

• Метрики и бейзлайны

• Матричное разложение

• Рекомендации через поиск ближайших соседей

• Гибридные рекомендательные системы

• Итоговый проект

Блок 6. Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио

• Подготовка резюме

• Подготовка к собеседованию

• Финальная защита и консультации