Длительность: 16 недель. Краткое содержание: Jupyter Notebook, SQL, Python, pandas, numpy, визуализация данных, статистика, теория вероятностей, машинное обучение, supervised & unsupervised learning, scikit-learn, сэмплинг, bagging & boosting, XGBoost vs LightGBM, проектная работа (с помощью ChatGPT). Лектор - Lead Data Scientist в Kaspi.

Примеры задач, которые вы сможете решать после прохождения обучения: выявление мошеннических транзакций в банке, рекомендательные системы для e-commerce, прогнозирование спроса, оптимизация маршрутов для логистики, анализ поведения в соцсетях, анализ спортивной статистики, повышение безопасности на дорогах и многое другое.

Подать заявку до конца дня: https://www.nfactorial.school