Практический курс Подготовка данных для Data Mining на языке Python

Хватит тратить 80% времени на подготовку данных! Освойте Python и Spark для идеальных датасетов в Data Science

Знаете ли вы, что до 80% времени в любом Data Science проекте уходит не на создание моделей машинного обучения, а на рутинную, но критически важную подготовку данных? Ошибки на этом этапе или некачественные «сырые» данные могут свести на нет все усилия по моделированию и привести к неверным бизнес-решениям.

Наш практический курс научит вас превращать хаотичные Big Data в структурированные, чистые датасеты, готовые для самого сложного машинного обучения (Machine Learning) и интеллектуального анализа данных (Data Mining). Вы освоите мощные инструменты — Python и Apache Spark — чтобы делать это эффективно и быстро.

Что такое подготовка данных в процессе Data Mining и зачем она нужна

Курс охватывает полный цикл подготовки данных, фокусируясь на практическом применении Python и PySpark.

Подготовка данных выполняется при загрузке информации в корпоративное озеро (Data Lake), интеллектуальном анализе данных (Data Mining) и моделировании в рамках машинного обучения (Machine Learning). Подготовка данных состоит из следующих этапов:

• выборка;
• очистка;
• генерация признаков;
• интеграция;
• форматирование.

Статистические методики и специальное программное обеспечение позволяют значительно сократить временные и финансовые затраты всех этих процессов, а также повысить качество конечных результатов.

Кому нужны курсы по подготовке данных

• Начинающие Data Scientist’ы и специалисты по Machine Learning: Получите фундаментальные и «продвинутые» навыки подготовки данных — основу для построения точных моделей.
• Аналитики и Инженеры данных (Data Analysts & Data Engineers): Систематизируйте и углубите свои знания по очистке, трансформации и интеграции данных, особенно в контексте Big Data.
• Статистики и Исследователи: Освойте современные программные инструменты (Python, Spark) для эффективной работы с большими наборами данных.
• Архитекторы Data Lake: Поймите процессы подготовки данных, чтобы проектировать более эффективные хранилища и конвейеры данных.
• Разработчики и Руководители проектов: Получите четкое представление о ключевом этапе ML-проектов и научитесь оценивать трудоемкость и необходимые ресурсы для подготовки данных при решении бизнес-задач. 

Если вы хотите изучить:

• Эффективную Выборку Данных: Научиться извлекать нужные срезы данных из больших массивов.
• Глубокую Очистку Данных: Освоить методы борьбы с пропусками, выбросами, дубликатами и неконсистентными данными – основными «болями» при работе с реальными датасетами.
• Генерацию Признаков (Feature Engineering): Узнать, как создавать новые, информативные признаки из существующих данных, чтобы повысить точность моделей ML.
• Интеграцию Данных: Научиться объединять данные из разных источников в единый датасет.
• Форматирование и Трансформацию: Приводить данные к формату, необходимому для алгоритмов машинного обучения и инструментов анализа.
• Анализ и Визуализацию: Освоить первичный анализ данных с использованием библиотек Python для получения описательных статистик и визуализации данных, чтобы лучше понимать их структуру и особенности.
• Работу с Big Data с помощью PySpark: Применять полученные навыки для обработки по-настоящему больших объемов данных, используя возможности Apache Spark.

Предварительный уровень подготовки:

• опыт программирования на языке Python;
• знание основ математического анализа и математической статистики;
• прохождение онлайн-курса FUNP «Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения»

Как устроены курсы по подготовке данных

Продолжительность: 8 дней, 32 академических часа
Документ об окончании курса: сертификат учебного центра.

Данный курс является введением в подготовку данных для машинного обучения (Machine Learning) и интеллектуального анализа (Data Mining).

Теория без практики мертва. Поэтому курс завершается самостоятельным выполнением итогового проекта, где вы пройдете весь цикл подготовки данных на реальном или приближенном к реальному датасете. Это отличная возможность закрепить знания и добавить сильный кейс в ваше портфолио.

Успешное прохождение курса позволит вам:

• Значительно сократить время на подготовку данных в ваших проектах.
• Повысить качество ваших ML-моделей и результатов интеллектуального анализа за счет использования чистых и релевантных данных.
• Уверенно работать с «сырыми» данными любой сложности.
• Эффективно использовать Python и Spark – ключевые инструменты в арсенале современного Data Scientist’а и инженера данных.
• Решать реальные бизнес-задачи с помощью Machine Learning, опираясь на надежный фундамент подготовленных данных.