КУРС “Алгоритмическое мышление и обработка данных”
Программа Курса
Узнайте на практике, как сформировать алгоритмическое мышление и углубленно разобраться в подготовке всех видов данных
на курсе вы узнаете как
03
Получите практические навыки
Обретете практические навыки по работе с разными типами данных, которые являются основой для многих современных приложений и технологий
04
Обрабатывать и извлекать информацию
Будете обрабатывать и извлекать информацию любого типа, используя различные инструменты и библиотеки Python
01
Решать нестандартные задачи
Решать сложные и нестандартные задачи, с которыми сталкиваются программисты и аналитики в своей работе
02
Познакомитесь с разработкой алгоритмов
Познакомитесь с темами, связанными с разработкой и оптимизацией алгоритмов, такими как: алгоритмы поиска и сортировки, теория графов, матрицы в Python и массивы NumPy.
Программа курса “Алгоритмическое мышление и обработка данных”
КАЖДОЕ ЗАНЯТИЕ ЗАКРЕПЛЯЕТСЯ НА ПРАКТИКЕ
  • 1
    АЛГОРИТМЫ ПОИСКА И СОРТИРОВКИ. ДОПОЛНИТЕЛЬНО: АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ СЛОЖНОСТЬ
  • 2
    ТЕОРИЯ ГРАФОВ
  • 3
    МАТРИЦЫ В PYTHON И МАССИВЫ NUMPY
  • 4
    РАБОТА С ТАБЛИЦАМИ (PANDAS)
  • 5
    РАБОТА С ФАЙЛОВОЙ СИСТЕМОЙ
  • 6
    АРХИТЕКТУРА ПРОЕКТА. СОЗДАНИЕ МОДУЛЕЙ, КЛАССОВ
  • 7
    РАБОТА С ИЗОБРАЖЕНИЯМИ
  • 8
    РАБОТА С ВИДЕО
  • 9
    РАБОТА С ТЕКСТОМ
  • 10
    РАБОТА С АУДИО
  • 11
    ПАРСИНГ ДАННЫХ С BEAUTIFULSOUP (ТЕКСТ, КАРТИНКИ, ВИДЕО)
  • 12
    ФОРМАТ ДАННЫХ ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ ОБЪЕКТОВ (YOLO, XML). ПРОВЕРКА РАЗМЕТКИ. КОНВЕРТАЦИЯ ФОРМАТОВ
  • 13
    ПО ДЛЯ РАЗМЕТКИ ДАННЫХ (LABELIMG, ROBOFLOW, CVAT)
  • 14
    АСИНХРОННОСТЬ В PYTHON
Где и как применить знания, полученные на курсе
Для прохождения курса необходимо знать основы работы нейросетей
Анализ и визуализация данных
Анализировать и визуализировать данные из разных источников, используя NumPy, pandas, matplotlib и другие инструменты в Python, находить закономерности, тенденции, аномалии и прогнозы
Извлечение данных из мультимедиа
Работать с мультимедийными данными и извлекать из них полезную информацию
Машинное обучение
Размечать и подготавливать данные для обучения моделей машинного обучения
оптимизация своих алгоритмов и кода
Оптимизировать и улучшать свои алгоритмы и код, используя знания о сложности алгоритмов, структурах данных, матрицах и графах
Для кого этот курс
Сегодня люди разных профессий, возраста и опыта интересуются искусственным интеллектом
Для тех, кто хочет
1.
2.
3.
4.
Начать карьеру в сфере программирования и анализа данных и нуждается в основах и практике
Закрыть пробелы в своих знаниях и улучшить свои навыки
Интересуется новыми технологиями и хочет научиться создавать свои собственные приложения и проекты
Любит решать сложные и интересные задачи и хочет развивать свое алгоритмическое мышление