Data Science Əsasları
Proqram haqqında
“Data Science Əsasları” təlim proqramında sizlər Python proqramlaşdırma mühitinin əsasları ilə, müxtəlif formatlı faylları oxumaq, data təmizləmə, analiz və vizuallaşdırma, o cümlədən Series və DataFrame kimi fundamental data strukturları və merge, pivot table və s. kimi funksiyalarından istifadə qaydaları ilə tanış olacaqsınız. Daha sonra lazım olan Statistika və Machine Learning texnikalarını öyrənərək NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib və s. kitabxanalarından istifadə etməklə real keys əsaslı datasetlər ilə işləyəcəksiniz.
həftədə 3 dəfə,
2 saat
Təlim qrafiki
ənənəvi,
onlayn
Tədris formatı
Azərbaycan
dili
Tədris Dili
Niyə Gi Akademiya?
Xüsusi təlim proqramı
Təlim proqramlarımız muasir tədris və peşəkar mütəxəssis yanaşması əsasında hazırlanmışdır. Bu da
sizə daha keyfiyyətli tədris
zəmanəti verir.
Karyera İmkanı
Proqramı uğurla bitirmiş məzunlar CV və portfolioları G&I Consulting Group tərəfindən işə qəbul üçün dəyərləndirilərək tərcübə proqramı qazanmaq məqsədi ilə müvafiq şirkətlərə yönləndirilir.
İnteraktiv Yanaşma
Praktik tədris və real keys əsasında hazırlanmış təlim proqramı interaktiv tədris yanaşması ilə birgə sizlərə mövzuları daha asan və surətli mənimsəməyə dəstək olur.
Proqram sizə nə qazandıracaq?
- Data Elminin mahiyətini, data eliminin müxtəlifiş fəaliyyətlərini və data analist kimi düşünmək və işləmək metodologiyasını
- Peşəkar data alimlərinin istifadə etdiyi vasitələrdən, dillərdən və kitabxanalardan istifadə edərək praktiki bacarıqları inkişaf etdirməyi
- Python-dan istifadə edərək data setləri idxal etməyi və təmizləməyi, məlumatları təhlil etməyi və vizuallaşdırmağı, maşın öyrənmə modellərini və əlaqələrini qurmağı
- Data layihələri və hesabatların hazırlanması üçün müxtəlif analitik bacarıqları, texnikaları və vasitələrini tətbiq etməyi
Təlim proqramı
Modul 1: Python əsasları
- Gntro to Statistics
- Distributions
- Statistical explanations of ML algorithms
- Population and sampling
- Probability (expectation, variance, covariance, correlation, causation, standard deviation, etc.)
- Quartiles
- Hypothesis testing
- Quartiles, percentile
- Homework 1. Then, revision class
Modul 2 : Data Science üçün Statistika
- Gntro to Statistics
- Distributions
- Statistical explanations of ML algorithms
- Population and sampling
- Probability (expectation, variance, covariance, correlation, causation, standard deviation, etc.)
- Quartiles
- Hypothesis testing
- Quartiles, percentile
- Homework 1. Then, revision class
Modul 3 : Data Science Giriş
- Gntro to Statistics
- Distributions
- Statistical explanations of ML algorithms
- Population and sampling
- Probability (expectation, variance, covariance, correlation, causation, standard deviation, etc.)
- Quartiles
- Hypothesis testing
- Quartiles, percentile
- Homework 1. Then, revision class
Modul 4 : Karyera İmkanları
- Gntro to Statistics
- Distributions
- Statistical explanations of ML algorithms
- Population and sampling
- Probability (expectation, variance, covariance, correlation, causation, standard deviation, etc.)
- Quartiles
- Hypothesis testing
- Quartiles, percentile
- Homework 1. Then, revision class
Müəllimlərimiz
Ülviyyə Cəfərli
Data scientist
Ülviyyə Cəfərli
Data scientist
Ülviyyə Cəfərli
Data scientist
Ülviyyə Cəfərli
Data scientist
Ülviyyə Cəfərli
Data scientist
Ülviyyə Cəfərli
Data scientist