Курс Data Science - декември 2016

Курс Data Science - декември 2016

12 декември 2016 26 февруари 2017 10 седмици 6 кредита

Какви умения ще придобия?

  • Основи на математиката за data science и интуиция за основни математически понятия
  • Основни идеи от теорията на вероятностите. Тестване и анализ на хипотези
  • Прилагане на научния метод върху реални въпроси и проблеми
  • Анализ и визуализация на данни
  • Exploratory data analysis – запознаване с данните и подготовка за моделиране
  • Методи за симулация

Курсът е подходящ за всички, които имат познания по математика на ниво средно образование, познания по програмиране на ниво Programming Basics или еквивалентникакто и начални познания за езика Python

Докога мога да се запиша и кога стартира курсът?

Записването за курса е отворено до 10 декември. Обучението стартира на 12-ти декември 2016 г. и завършва на 26 февруари 2016 г. с практически изпит.

Как мога да се запиша?

За да се запишете за курса, кликнете на оранжевия бутон "ЗАЯВЕТЕ УЧАСТИЕ" и следвайте стъпките. След като заплатитие за курса, вие ще бъдете записани в него.

Кога и къде ще се провеждат занятията?

Занятията ще се провеждат в сградата на Софтуерния университет всеки понеделник от 18:00 в зала Code Ground. Програмата на курса можете да видите в таблицата по-долу.

Какви са формите на обучение?

Имате възможност да изберете дали да се обучавате в присъствена или онлайн форма на обучение:

  • Присъствена:  Ако запишете присъствена форма имате възможност да посещавате занятията на място в СофтУни, да участвате в лабораторни упражнения в учебната зала, ще имате достъп до всички видео лекции и материали от курса, както и възможност да предавате своите домашни за проверка. Ще можете също да контактувате лично с лектор или асистент, когато срещнете затруднения.
  • Онлайн: Ако запишете онлайн обучение имате достъп до всички видео лекции и материали от курса, както и възможност да предавате своите домашни за проверка. 

Какво представлява практическият изпит на края на курса и ще получа ли сертификат?

Курсът завършва с практически изпит, който представлява решаване на 6 задачи за 6 часа. Изпитът е в присъствена форма. Всички, явили се на него могат да получат официален сертификат от СофтУни, ако получат оценка над много добър (5.00)

Колко струва обучението в курса? 

За курса се заплаща еднократна такса, включваща присъствено или онлайн обучение в СофтУни и възможност за явяване на изпит и издаване на сертификат.

Форма на обучениеВключваЦена
Присъствено

Записване за курса

  • Присъствие на всички учебни занятия
  • Достъп до ресурси и видеа от учебните занятия
  • Явяване на изпит и издаване на сертификат
180 лв.
Онлайн

Записване за курса

  • Достъп до ресурси и видеа от учебните занятия
  • Явяване на изпит и издаване на сертификат
160 лв.
quality-guaranteed

СофтУни ви дава 100% гаранция за качеството на този курс. За нас е важно да придобиете необходимите умения и знания. Ако по някаква причина обучението не отговори на очакванията ви, ние ви гарантираме възстановяване на сумата, която сте заплатили. Таксата може да ви бъде възстановена до третото занятие от курса (до 9 януари).

Тема

Полезни ресурси

Материали

Тема

Course Introduction

Дата: 12 декември 2016, 18:00-22:00

Материали

Тема

Python Crash Course
  • Python fundamentals
  • Conditional Statements and loops
  • Data structures: list, tuple, dict, set. Indexing
  • Introduction to numpy, scipy and scikit-learn
  • Plotting
  • Introduction to data analysis

Дата: 12 декември 2016, 18:00 - 22:00

Материали

Тема

Mathematical Concepts
  • Linear algebra – vectors, matrices, spaces. Linear equations. Linear transformations
  • Calculus – limits, functions, intuition for differentiation and integration of single- and multivariate functions
  • Gradient descent

Дата: 19 декември 2016, 18:00-22:00

Материали

Тема

Probability Concepts
  • Probability. Random variables
  • Combinatoric rules
  • Discrete and continuous distributions
  • Probability mass function, probability density function, cumulative distribution function
  • Conditional probability. Bayes’ formula
  • Central limit theorem

Дата: 9 януари 2017, 18:00-22:00

Материали

Тема

Statistics
  • Descriptive statistics
  • Moments of a distribution – mean, variance, skewness
  • Summary statistics. Histograms and boxplots
  • Z-scores
  • Covariance and correlation
  • Simpson’s paradox

Дата: 16 януари 2017, 18:00-22:00

Материали

Тема

Hypothesis Testing
  • Confidence intervals
  • Null and alternate hypotheses
  • Z-tests, t-tests. ANOVA. Chi-squared test
    p-value
  • Errors. Confusion matrix
  • Common misconceptions in hypothesis testing

Дата: 23 януари 2017, 18:00-22:00

Материали

Тема

Simulation. Numerical Methods
  • Simulation – basic concepts
  • Random numbers in computer science. Sampling
  • Creating a simulation based on knowledge of the system
  • Monte Carlo methods
  • Numerical methods: interpolation and extrapolation, Newton-Raphson method, Fourier transform and FFT

Дата: 30 януари 2017, 18:00-22:00

Материали

Тема

Data Acquisition and Cleaning
  • Datasets. Rules for datasets
  • Getting data from various sources
  • Cleaning, transforming and combining data
  • Feature engineering
  • Normalizing data

Дата: 6 февруари 2017, 18:00-22:00

Материали

Тема

Data Visualization and Exploratory Data Analysis
  • Basic ideas of visualization
  • Plotting in Python – histogram, boxplot, line chart, scatterplot, bar chart
  • Other types of charts
  • Exploratory data analysis
  • Forming an intuition about the data
  • Feature engineering, part 2

Дата:  13 февруари 2017, 18:00-22:00

Материали

Тема

Introduction to Machine Learning
  • Machine learning concepts
  • Creating and evaluating models
  • Linear regression
  • Logistic regression

Дата: 20 февруари 2017, 18:00-22:00

Материали

Тема

Практически изпит

Дата: 26 февруари 2017, 10:00-16:00

Материали

*Моля, докладвайте само грешки в материалите към лекцията. За всякакъв друг тип грешки, свързани със системата, използвайте формата за обратна връзка."