Skip to content

danilanekrasov/data-science

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

ML-101 banner

Добро пожаловать в Data Learn

Data Learn - это открытый ресурс, главная задача которого - научить вас.

Так как мы не коммерческая организация, мы очень хотим, чтобы наше время, затраченное на создание материалов, помогло вам. И у нас реальные учителя, которые работали в крупнейших компаниях в разных странах и городах и хотят помочь другим стать чуточку успешней ;)

Это репозиторий курса ML-101. Но, перед тем как перейти к самому курсу, позвольте нам кратко рассказать вам о нас.

Пожалуйста дочитайте страницу до конца и вы найдете всю необходимую информацию.

Курсы Data Learn

На нашей платформе есть ряд курсов. Со временем их число будет увеличиваться.

Getting Started with Machine Learning and Data Science (ML-101) - курс от Анастасии Риццо о теории Машинного Обучения и Data Science, с понятной теорией и практическими кейсами из реальной жизни. Курс включает в себя 3 модуля: Первый модуль про теорию Машинного Обучения и Data Science; Второй модуль посвящен Регрессии (теория и практика); Третий модуль про Классификацию (тоже теория и 2 практических кейса). Курс позволяет вам примерить профессию Data Scientist на себя и особенно подойдет тем, кому страшно, но очень интересно начать изучать данную тематику.

Intro Video

Регистрируйтесь на курс ML-101

Getting Started with Analytics (Data) Engineering (DE-101) - курс от Дмитрия Аношина о работе инженером данных и 10+ летний опыт создания аналитических решений в России, Европе, Канаде и США. Курс включает в себя базовые вещи, такие как Business Intelligence инструменты, базы данных, ETL инструменты, облачные вычисления и многое другое. Даже если у вас нет опыта с данными, то это вам не помешает. Первые несколько модулей будут посвящены основам аналитики и классическим задачам: Business Intelligence (отчетность, визуализация, хранилище данных, SQL, Excel, интеграция данных). Это будет достаточно для профессии BI разработчик, Аналитик и тп. Начиная с 5-6 модуля мы начнем углубляться непосредственно в работу Инженера Данных, опираясь на знания, полученные на начальных этапах.

Регистрируйтесь на курс DE-101

Также нам бы хотелось выделить еще один элемент - Аналитическое Комьюнити для Женщин. Мы видим большой спрос на такого рода сообщества на западе и думаем, что было бы классно иметь такое в русскоязычном сообществе для того, чтобы прекрасная половина могла изучать аналитику и технологии в своей комфортной зоне и со своей скоростью. Мы бы хотели, чтобы нашлись заинтересованные девушки, кто будет развивать это направление, а мы помогали бы с контентом (на данном этапе в этом направлении пока ничего не делается).

Возглавить женское Data Community

Также у нас есть отличная возможность проводить вебинары и приглашать спикеров со всего мира. Возможно, получится даже привлечь компании, которые будут заинтересованы в специалистах. Да и само сообщество должно помочь в поиске работы и сотрудников.

Сложно осуществить всё задуманное в одиночку, будьте проактивными и помогайте!

Как зарегистрироваться на курсы Data Learn

  1. На любой курс вы регистрируетесь на сайте Data Learn или прямо на страницах курсов:

    Курс ML-101

    Курс DE-101

  2. На сайте появляется страница, на которой будет ссылка на небольшой опрос про ваш опыт и интерес к ресурсу. Вам нужно заполнить опрос.

  3. Когда вы пройдете опрос, на странице по завершению опроса вы увидите ссылку приглашение в наше Slack комьюнити. Slack это месенджер, вы можете скачать его тут для компьютера или найти версию для телефона; в нем мы будем общаться, задавать вопросы, обсуждать что-либо.

Каналы в Slack

У курса ML-101 есть общий канал курса и отдельные каналы для каждого модуля, где будут выходить анонсы, обсуждаться практические задания и можно попросить помощи у коллег.

  • ml-101-общий чат курса , ml_module01 , ml_module02 , ml_module03 . 3 модуля == 3 канала.

  • data_learn_announce - главный канал, в него мы публикуем новости, анонсируем новые видео; вы можете комментировать сообщения.

  • data_learn_chat - болталка для всех и обо всем.

  • ask-help-with-data-stuff - можно задать вопрос на любую тему или попросить помочь с вашей работой.

  • boltalka - это канал обо всем.

  • what_i_learnt - канал, где вы можете рассказать о том, что вы выучили и какой курс прошли.

  • python-chat - канал посвящен вопросам Python.

  • sql-chat - канал посвящен вопросам SQL.

Вы можете добавить нужный вам канал Slack и посмотреть на весь список доступных каналов, кликнув на +.

img

Всем спасибо и до встречи на курсах на канале Data Learn и в нашем сообществе Data Learn в Slack.

Перейти к курсу ML-101.

About

Free Data Science course 4everyone

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 99.9%
  • Python 0.1%