Онлайн-институт
современных цифровых навыков

Максимально практическое обучение от лидеров digital-рынка. Курсы от компаний, оттачивающих мастерство на реальных проектах. После обучения возможность получить работу в этих компаниях или у партнёров института

Создавайте модели глубокого обучения с несколькими входами и несколькими выходами, используя Keras.

Развивайте свои навыки pandas и отвечайте на маркетинговые вопросы, объединяя, разрезая, визуализируя и многое другое!

Вы изучите основы построения диалоговых ботов, используя системы основанные на правилах, а также машинное обучение.

На этом курсе вы узнаете, как обрабатывать ваши данные в Python для анализа.

Вы научитесь разрабатывать набор принципов для ваших проектов в области науки о данных и разработки программного обеспечения.

Вы узнаете, как использовать Python для создания, запуска и анализа A/B-тестов для принятия проактивных бизнес-решений.

Используйте самый популярный в мире пакет данных Python для обработки данных и вычисления сводной статистики.

Вы научитесь создавать понятные и красивые визуализации, которые помогают эффективно и результативно представлять результаты.

Совершенствуйте свои навыки импорта данных Python и научитесь работать с данными в Интернете и API.

Совершенствуйте свои навыки в области Data Science, создавая визуализации с помощью Matplotlib и DataFrames в Pandas.

Овладейте основами анализа данных в Python. Расширьте свои навыки, изучая научные вычисления с NumPy.

Узнайте, как создавать информативные и привлекательные визуализации в Python с помощью библиотеки Seaborn.

Вы научитесь импортировать данные в Python из различных источников: Excel, SQL, SAS и прямо из Интернета.

Научитесь моделировать и прогнозировать значения данных о запасах, используя линейные модели, деревья решений, случайные леса и нейронные сети.

От LTV клиента, прогнозирование оттока и до сегментации — изучайте и реализуйте примеры использования машинного обучения для маркетинга в Python.

В этом курсе вы изучите основы работы с данными временных рядов.

Узнайте, как использовать Python для анализа оттока клиентов и построения модели для ее прогнозирования.

Узнайте, как использовать стандартную библиотеку pandas для импорта, создания и управления DataFrames.

Вы научитесь писать своии собственных функции на Python, а также узнаете основные понятия, такие как области видимости и обработка ошибок.

Здесь вы продолжите развивать навыки в области наук о данных, изучая итераторы и составляя списки.

Вы узнаете как работать со строками и станете мастером в использовании регулярных выражений.

Научитесь получать данные из распространенных файловых форматов и систем, таких как файлы CSV, электронные таблицы, JSON, базы данных SQL и API.

Узнайте, как работать с датами и временем в Python.

Этот курс покажет вам, как интегрировать пространственные данные в рабочий процесс Python Data Science.