Бесплатный онлайн-интенсив «Data Science и Аналитика Данных: что выбрать?»
Опубликовано: 13 августа 2023 года; Автор: Julia Sonrisa
Состоится: 14 августа 2023 года
Решите задания из обоих направлений и поймите что подходит именно вам!
Почему нужно прийти на интенсив:
- Узнаете о двух востребованных профессиях из области науки о данных и самых доступных точках входа в IT
- Опробуете свои силы в практических заданиях из обоих сфер
- Решите, что подходит лично вам: разрабатывать нейросети или анализировать данные?
- Получите подарки и обратную связь от практикующего эксперта
Кому подойдет интенсив:
Новичкам
Познакомитесь с профессиями дата-аналитика и дата-сайентиста изнутри. Узнаете на практике, интересно ли вам одно из этих направлений
Разработчикам
Получите теорию и практику в новой области. Внедрите аналитику в вашу рабочую практику
Начинающим аналитикам
Повысите свой уровень компетенций и расширите инструментарий, получите мотивацию расти в профессии
Специалистам в любой сфере
Попробуете себя в IT — решите практические задачи и поймите какое направление вам нравится больше
Вы научитесь
- Различать задачи и инструменты Аналитика Данных и Data Scientist, а также сравните плюсы и минусы профессий
- Определять широту применения знаний из Науки о Данных
- Проводить A/B тестирование вручную
- Корректно оценивать прирост качества до внедрения нового решения в проект
- Проводить A/B тест с помощью Python
Программа
День 1, 15 февраля. Задачи, которые могут решать аналитики
- Чем занимаются аналитики данных?
- Что отличает хорошего аналитика от обычного?
- Инструменты, которые нужны аналитику для успешной работы
- Что такое A/B тест?
- Из каких этапов состоит A/B тестирование
- Какие есть способы разбиения выборки для проведения A/B теста
- По каким критериям можно определить «полезность» предложенного решения?
- Основные математические понятия, необходимые для проведения A/B тестов
- Пример проведения A/B теста
- Ответы на вопросы участников
Домашнее задание: на основе предложенных данных провести A/B тест.
День 2, 16 февраля. Чем занимаются дата-сайентисты
- Чем отличаются профессии аналитика и дата-сайентиста
- Инструменты, необходимые Data Scientist для успешной работы
- Пример ML задачи
- Какие бывают метрики для измерения качества?
- Зачем нужны сложные инструменты для оценки качества ML-решения?
- Подготовка данных для проведения A/B теста
- По каким критериям можно определить «полезность» предложенного решения?
- Пример проведения A/B теста
- Ответы на вопросы участников
Домашнее задание:
На основе данных одной из предложенных статей повторить A/B тест. Сравнить качества нового решения и существующего и объяснить его.
День 3, 17 февраля. Подводим итоги
- Разбор домашних работ
- Знакомство с Python
- Ответы на вопросы участников
- Награждение подарками
Эксперт онлайн-интенсива
Василиса Серякова
- Data Scientist Blockchain.com
- ex-Data Scientist Yandex
- Делала Матчинг в Яндексе, сейчас занимается задачей Finance Reconciliation (Проверка и утверждение банковских транзакций) в Blockchain
Для практики вам нужны
- компьютер (ноутбук подойдет)
- доступ к интернету
Все ссылки для работы на онлайн-платформах вам пришлют во время интенсива
Время: 19:00
Участие бесплатное!
Регистрация
Все курсы
Подробная информация и обсуждение мероприятия