Курс Data Science с нуля

80% работы Data Scientist — это подготовка данных. Этот модуль учит делать это правильно: считывать файлы, индексировать массивы, очищать данные от ошибок и пропусков. Именно здесь начинается реальная работа с данными — ещё до первого алгоритма.

Pandas — инструмент, которым Data Scientist пользуется каждый день. Загрузить датасет, очистить его, трансформировать, объединить таблицы — всё это Pandas. Без уверенной работы с ним невозможно двигаться дальше к ML

После обработки данных мы перейдём к их визуализации. Matplotlib — это библиотека для создания графиков, а Seaborn — её расширение для более удобного построения визуализаций. Прежде чем строить модель — нужно увидеть данные. Matplotlib и Seaborn позволяют быстро найти аномалии, закономерности и зависимости, которые невозможно заметить в таблице.

Математика и статистика, необходимые для работы с данными. Вы узнаете, что такое умножение матриц, векторы, среднее значение, медиана, дисперсия и как прогнозировать вероятность событий. Это важно, так как для построения эффективных моделей машинного обучения необходимо понимать эти концепции.

Мы начнем с жизненного цикла проекта – от постановки задачи до тренировки модели. Вы узнаете, как разделить данные на обучающий и тестовый наборы (методы Train-test split, CV), а также как создавать pipeline – конвейер машинного обучения.

Первый алгоритм, который изучает каждый Data Scientist. Линейная регрессия — основа прогнозирования: цены, продажи, спрос. Простой, но мощный инструмент, который используют даже в крупных компаниях. Линейная регрессия работает на основе предположения, что существует линейная зависимость между переменными (признаками).

Спам или не спам? Одобрить кредит или отказать? Логистическая регрессия решает задачи классификации — и это один из самых часто используемых алгоритмов в реальных продуктах. Она определяет вероятность того, к какому классу относится объект, и работает по принципу «да» или «нет».

Дерево решений разбивает данные на основе простых вопросов, что позволяет классифицировать объекты.

Один из самых интуитивных алгоритмов ML — его решения можно объяснить любому менеджеру без технического бэкграунда. Банки используют деревья решений для скоринга, медицина — для диагностики. Вы научитесь строить их и настраивать для максимальной точности.

KNN — алгоритм классификации данных, основанный на принципе, что похожие объекты находятся рядом. Чтобы определить, к какому классу относится новый объект, алгоритм анализирует его ближайших соседей. Алгоритм, который буквально работает по принципу «скажи мне, кто твои соседи». Netflix рекомендует фильмы, Spotify — музыку, магазины — похожие товары. KNN — один из первых шагов в понимании рекомендательных систем.

Процесс разделения данных на группы, где объекты в каждой группе похожи между собой. Мы рассмотрим алгоритмы K-means и GMM для кластеризации объектов.

Кластеризация — это ML без правильных ответов. Вы не знаете заранее, сколько групп в данных и какие они — алгоритм находит их сам. Сегментация клиентов, анализ поведения пользователей, выявление аномалий — всё это кластеризация в реальной работе.

Построить модель — это половина работы.

Вторая половина — понять, насколько она хороша и где ошибается. Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC — после этого модуля вы будете знать, какую метрику выбрать для каждой задачи и почему «точность 95%» может означать плохую модель.

Бустинг — метод повышения точности моделей.

XGBoost и LightGBM — алгоритмы на основе бустинга — выигрывают большинство соревнований на Kaggle и активно используются в продакшене. Идея проста: объединить много слабых моделей в одну сильную. Результат — значительно более высокая точность, чем у одиночных алгоритмов.

Реальные датасеты имеют сотни признаков — большинство из которых шум. PCA, UMAP и t-SNE помогают оставить только то, что важно: ускоряют обучение модели, улучшают точность и позволяют визуализировать многомерные данные в понятном виде.

Deep Learning — это то, что стоит за распознаванием лиц, голосовыми ассистентами и медицинской диагностикой. В этом модуле вы построите свои первые нейронные сети — от простого персептрона до многослойных архитектур — и поймёте, как они на самом деле обучаются.

TensorFlow от Google — стандарт индустрии для построения нейронных сетей в продакшене.

Вы научитесь создавать, обучать, оптимизировать и сохранять модели — именно так, как это делают в реальных компаниях.

Обучение нейронных сетей требует мощного железа. Google Colab даёт бесплатный доступ к GPU прямо в браузере — без настройки среды, без дорогого компьютера. Вы сразу работаете как настоящий DS-инженер.

Мы научимся работать с Colab для обучения моделей Deep Learning.

ChatGPT, Google Translate, spam-фильтры — за всем этим стоит NLP. В финальном модуле вы научитесь обрабатывать текст как данные: токенизация, лемматизация, выделение сущностей. Это одно из самых востребованных направлений DS на рынке сегодня.

Финальный проект — это реальное соревнование на платформе Kaggle.

Каждый студент получает датасет и задачу — и самостоятельно решает, какие алгоритмы и подходы применить, чтобы получить лучший результат. Нет единственно правильного ответа: есть данные, есть метрика, есть лидерборд.

Вы увидите свой submission score, своё место среди других участников — и поймёте, где ваше решение сработало хорошо, а где можно было сделать иначе. Именно это и есть реальная работа дата-сайентиста.

После курса у вас будет не просто сертификат, а подтверждённый результат на Kaggle — платформе, которую знает каждый рекрутер в сфере Data Science.

Большинство документации, исследований, технических статей и курсов в Data Science — на английском. И на собеседованиях в международные компании тоже говорят на английском. Speaking Club помогает с этим: групповые разговорные занятия в безопасной среде, где можно практиковаться без страха ошибиться.

Выберите группу по своему уровню — и отработайте именно те ситуации, которые встречаются в работе дата-специалиста: презентация результатов анализа, обсуждение технического решения с командой, собеседование с иностранным рекрутером.