Курс Data Science - юни 2018

Курс Data Science - юни 2018

Data Science - юни 2018

04 юни 2018 29 юли 2018 8 седмици 6 кредита
Data Science - юни 2018 icon

За курса

Умения, които ще придобиеш

  • Прилагане на научния метод върху реални въпроси и проблеми
  • Събиране на данни
  • Почистване на данни и подготовка за анализ
  • Анализиране и визуализация на данни
  • Основи на моделирането на данни
  • Изграждане на цялостно приложение: от суровите данни до вземане на решение
  • Прилагане на научния метод върху реални въпроси и проблеми
    Събиране на данни
  • Почистване на данни и подготовка за анализ
    Анализиране и визуализация на данни
  • Основи на моделирането на данни
    Изграждане на цялостно приложение: от суровите данни до вземане на решение

Теми

  • Cource Introduction

    Дата: 4-ти юни, от 18:00 - 18:30 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • DATA ACQUISITION

    • Acquiring data from different sources
    • CSV files
    • Web Services. JSON and XML
    • SQL databases
    • NoSQL databases: MongoDB
    • Excel files
    • Web crawling and scraping
    • Merging different sources. Constraints and validity

    Дата: 4-ти юни, от 18:30 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • DATA TIDYING AND CLEANING

    • Tidy data: properties, normalization
    • Subsetting and sorting
    • Reshaping
    • Data summarization and aggregation
    • Combining datasets
    • Data transformation
    • Data cleaning process

    Дата: 11-ти юни, от 18:00 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • DATA VISUALIZATION. EXPLORATORY DATA ANALYSIS

    • Analytical graphs: principles, creation, examples
    • Plots: histograms, scatterplots, line plots, pie charts. Usages and examples
    • Enhancing plots: colors, labels, formatting
    • Telling the correct story
    • Exploratory data analysis: motivation, principles, applications

    Дата: 18-ти юни, от 18:00 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • WORKING WITH IMAGES AND TEXT

    • Processing images: information extraction
    • Image histograms
    • Convolution kernels
    • Fourier transform. Image spectrum
    • Image morphology
    • Processing text: information extraction
    • “Bag of words” model, n-grams
    • TF-IDF

    Дата: 25-ти юни, от 18:00 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • WORKING WITH SPATIAL DATA. NETWORK ANALYSIS

    • Projections
    • Reading spatial data
    • EDA and processing
    • Network analysis: graph basics, types of graphs
    • Finding important nodes
    • Finding structures within graphs

    Дата: 2-ри юли, от 18:00 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • REGRESSION MODELS

    • Regression: definition, problem statement
    • Linear regression. Ordinary Least Squares
    • Multiple linear regression
    • Logistic regression: problem statement
    • Logistic regression application

    Дата: 9-ти юли, от 18:00 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • DATA SCIENCE PROJECT ARCHITECTURE

    • Data science process: problem, data, algorithms, models, presentation
    • Organizing code
    • Debugging code. Debugging models
    • Performance optimizations
    • Organizing research
    • Reproducible research. Evidence-based research

    Дата: 16-ти юли, от 18:00 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • EXAM PREPARATION: END-TO-END PROJECT

    • Performing an end-to-end data analysis and modelling
    • Acquiring data from different sources, data cleaning
    • Analyzing data
    • Forming and testing hypotheses
    • Modelling data
    • Presenting results. Presenting research work

    Дата: 23-ти юли, от 18:00 - 22:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

  • EXAM

    Дата: 29-ти юли, от 9:00 - 18:00 ч.

    Ресурси от темата

    Още няма материали за тази лекция

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

*
*
*

Курсът е подходящ за хора с предишен опит в програмирането на Python (на ниво Programming Basics) и Jupyter Notebook. Изискват се покриване на курса Math Concepts for Developers или еквивалентни познания.

Докога мога да се запиша и кога стартира курсът?

Записването за курса е отворено до 2-ри юни. Обучението стартира на 4-ти юни 2018 г. и завършва с практически изпит на 29-ти юли 2018 г.

Как мога да се запиша?

За да се запишете за курса, кликнете ТУК или на оранжевия бутон "ЗАЯВЕТЕ УЧАСТИЕ" и следвайте стъпките. След като заплатите 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 ч. в зала Deep Web.

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. 

*Препоръчително е да носите собствен лаптоп, ако сте записани в присъствена форма на обучение.

Certificate

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

Изпитът след обучението ще представлява задание за самоподготовка, което се защитава пред комисия. Всички, преминали го могат да получат официален сертификат от СофтУни, ако получат оценка над много добър (5.00)

Има ли допълнителни изисквания?

• По време на обучението се използва софтуерния пакет Anaconda.

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
  • Контакт с лектор или асистент
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 18-ти юни). 

Преподавател

iordan_93 avatar