Курс Основи Data Science (AI), рівень Beginner

 

Тижні Теми занять Результати занять
Тиждень 1 Вступ до Data Science та Python Ознайомлення з основами ML (Machine Learning), Python та Jupyter Notebook. Встановлення робочих інструментів. Створення першого Python ноутбука
Тиждень 2 Типи даних в Python Знайомство з основами Python, типами даних, умовами, циклами, функціями та модулями. Вони можуть працювати з рядками та змінними
Тиждень 3 Основи Python Розуміння типів даних у Python і вміння застосовувати їх. Створення першої функції бота
Тиждень 4 Екстра-заняття Повторення матеріалу попередніх тем. Реалізація функції підрахунку повідомлень за заданий день
Тиждень 5 Структури даних. Частина 1 Вміння працювати зі списками та словниками у Python
Тиждень 6 Розширені структури даних та рядки. Частина 1 Поглиблення вивчення рядків, списків та словників в Python. Вміння здійснювати складні операції, такі як пошук у тексті та сортування даних
Тиждень 7 Розширені структури даних та рядки. Частина 2 Поглиблення вивчення рядків, списків та словників в Python. Вміння здійснювати складні операції, такі як пошук у тексті та сортування даних
Тиждень 8 Робота з файлами Вивчення основ роботи з файлами у Python, зокрема читання, запису та управління файлами через контекст
Тиждень 9 Табличні дані Робота із табличними даними, навичка планувати як структурувати дані та планувати експерименти, збір даних
Тиждень 10 Знайомство з Pandas. Частина 1 Навичка використовувати Pandas для імпорту, обробки, аналізу табличних даних
Тиждень 11 Знайомство з Pandas. Частина 2 Навичка використовувати Pandas для імпорту, обробки, аналізу табличних даних
Тиждень 12 Екстра-заняття Закріплення матеріалу попередніх тем. Створення функції пошуку всіх постів за вибраний користувачем день
Тиждень 13 Візуалізація даних Навичка будувати різні типи графіків для аналізу та презентації даних, а також комбінувати кілька графіків
Тиждень 14 Бази даних. Частина 1 Вміння створювати та наповнювати бази даних через SQL
Тиждень 15 Бази даних. Частина 2 Вміння маніпулювати базами даних через SQL, а також використовувати Python для автоматизації взаємодії з базами
Тиждень 16 Екстра-заняття Закріплення матеріалу попередніх тем
Тиждень 17 Інтелектуальна частина Вміння використовувати машинне навчання для аналізу даних для прогнозування вподобань користувачів
Тиждень 18 Інтелектуальна частина. Практика Побудований класифікатор для прогнозування вподобань користувачів
Тиждень 19 Екстра-заняття Студенти навчаться виділяти тем для якіснішого аналізу при прогнозуванні вподобань користувачів
Тиждень 20 Огляд майбутнього Презентуємо фінальні проєкти. Розглядаємо потенційні напрямки розвитку