Школа программистов МШП
в соцсетях
в соцсетях
Python для Data Science: от основ языка до анализа данных и искусственного интеллекта
Учебный год:
сентябрь 2023 – май 2024
сентябрь 2023 – май 2024
от Школы программистов МШП
Это бесплатно
Кто может учиться
1
ученики 8-11 классов
2
студенты колледжей и техникумов
Остались вопросы — свяжитесь с нами:
8(800)550-56-28
futurecode@informatics.ru
О курсе
Искусственный интеллект и анализ данных (Data Science) – бурно растущее и перспективное IT-направление. Технологии Data Science уже используются в медицине, финансах, производстве, образовании – число областей применения активно растет. Сегодня нейронные сети типа ChatGPT генерирует текст не хуже, чем человек, а DALL-E и Midjourney – создают качественные изображения по заданным параметрам. Этот курс для тех, кто хочет не просто использовать, а самостоятельно программировать искусственный интеллект.
Вы получите фундаментальные знания и навыки по Python и Data Science, что позволит успешно развиваться в перспективной области анализа данных и искусственного интеллекта.
Программа курса
Тема 1. Ввод/вывод данных, переменные и арифметические операции
Тема 2. Условный оператор
Тема 3. Циклы
- Установка необходимого ПО и написание первой программы
- Изучение переменных и функций ввода/вывода
- Изучение основных арифметических операций с целыми и вещественными числами
- Разбор использования открытых инструментов с искусственным интеллектом для учебы
Тема 2. Условный оператор
- Изучение оператора ветвления if и основных операций сравнения
- Изучение полной формы условного оператора if else и множественного ветвления elif
- Разбор методов работы с остатками от деления целых чисел
- Разбор концепции вложенности кода при использовании оператора ветвления
- Изучение логических операций not, and, or и составления сложных логических выражений
Тема 3. Циклы
- Изучение цикла со счетчиком for и работы метода range
- Изучение цикла с условием while
- Сравнение циклов for и while, областей их применения
Тема 1. Коллекции
- Изучение структур данных список кортеж, словарь и множество
- Разбор практик выбора правильной структуры данных в зависимости от задачи
- Изучение применения алгоритмов анализа последовательностей на списках
- Изучение синтаксиса многомерных списков
Тема 1. Функции и строки
Тема 2 Анализ данных
- Изучение синтаксиса написания функций
- Разбор принципа «разделяй и властвуй» при написании функций
- Разбор вызова функций внутри функций
- Изучение синтаксиса работы со строковым типом данных
- Изучение методов работы со строками
- Разбор параллелей между строками и списками
Тема 2 Анализ данных
- Знакомство с форматом программ в виде «Тетрадей»
- Изучение библиотек NumPy и Pandas
- Изучение принципов работы с датасетами
- Разбор принципов валидации датасета
Тема 1. Визуализация данных
Тема 2. Машинное обучение
- Изучение библиотек matplotlib
- Разбор методов визуализации данных
- Повторение пройденного материала в формате тестирований в системе LMS
- Выполнение задач по анализу данных в соответствии с техническим заданием
- Совместный разбор решения ключевых заданий с преподавателем в диалоговой форме
Тема 2. Машинное обучение
- Изучение видов обучения ИИ
- Изучение скалярного произведения
- Изучение понятий «выборки данных», «объекты», «признаки»
Остались вопросы — свяжитесь с нами:
8(800)550-56-28
futurecode@informatics.ru
Школа программистов более 20 лет дает фундаментальное IT-образование и сотрудничает с лучшими IT-вузами страны. Выпускники школы выигрывают олимпиады, поступают в топовые вузы (МГУ, НИУ ВШЭ, МФТИ, МГТУ)
и работают в крупнейших IT-компаниях — Яндекс, Сбер, VK и др.
и работают в крупнейших IT-компаниях — Яндекс, Сбер, VK и др.
futurecode@informatics.ru
АНО ДО «Школа программистов» образовательная лицензия
№ Л035-01255-50/00213867 от 25.05.2021
№ Л035-01255-50/00213867 от 25.05.2021
© 2001–2023 АНО ДО «Школа программистов». Все права защищены.
