Data Scientist fejlődési sáv
Strukturált tanulási út azoknak, akik statisztikai modellezéssel, hipotézisvizsgálattal és adatalapú predikciókkal szeretnének dolgozni. Valószínűségszámítás, Python, feature engineering és kísérletezés a valós munkához igazítva.
Kinek szól?
- Junior Data Scientisteknek, akik szeretnék a statisztikai alapjaikat megerősíteni
- Medior szintűeknek, akik a modellezési gondolkodásukat rendszereznék
- Data Analysteknek, akik a Data Science irányba szeretnének lépni
- Bárkinek, aki kísérletezéssel és predikciókkal akar dolgozni
Kezdd itt
Ha most találtad meg ezt a sávot, ezekkel a cikkekkel érdemes indítani.
Modulok
Tematikus blokkok, amelyek a Data Scientist munka kulcsterületeit járják körbe.
Valószínűségszámítás és statisztika
Az adattudós legfontosabb nyelve: eloszlások, becslések, tesztelés és bizonytalanságkezelés.
Python és exploratív adatelemzés
Pandas, vizualizáció és az az első 30 perc, amikor megismered az adataidat.
Feature engineering és modellválasztás
Hogyan készítsd elő az adatot modellezéshez, és hogyan válaszd ki a megfelelő megközelítést.
Modell értékelés és kísérletezés
Metrikák, validáció és az a kérdés, hogy a modelled tényleg jobb-e, mint a baseline.
Mentorprogram
Gyorsabban fejlődnél személyes támogatással?
A mentorprogram keretében egyéni fejlődési tervet készítünk, és rendszeres beszélgetésekkel segítem a haladásodat, valódi problémákon keresztül.