Що буде вивчатися

основні бібліотеки мови Python для роботи з даними (NumPу, SciPy, Mаtрlоtlіb, Seaborn, Sсіkіt-lеаrn, Pаndаѕ) та їх використання;

статистична обробка даних в SciPy та Pаndаѕ;

попередня підготовка даних для аналізу в Pаndаѕ та Sсіkіt-lеаrn;

інструменти Python для візуалізації даних;

основи машинного навчання та використання його базових алгоритмів за допомогою бібліотеки Sсіkіt-lеаrn.

Чому це цікаво/треба вивчати

Кожна людина в своїй професійній діяльності має справу зі значними обсягами даних. Аналіз цих даних дозволяє правильно їх інтерпретувати, отримати нову інформацію, допомагає приймати рішення.  Python є популярною мовою програмування, яка активно використовується та має широкий інструментарій для аналізу даних.

Чому можна навчитися (результати навчання)

вдосконалити навички роботи з Python;

ефективно використовувати бібліотеки мови Python для обробки, візуалізації та аналізу даних;

правильно обирати методи та алгоритми для попередньої обробки даних;

правильно обирати найбільш інформативні способи представлення даних;

використовувати алгоритми машинного навчання для класифікації, кластеризації, регресійного аналізу і т.д.

Як можна користуватися набутими знаннями і уміннями (компетентності)

ефективно обробляти, візуалізувати та аналізувати дані, отримані внаслідок власних експериментів та досліджень;

створювати програми мовою Python для роботи з даними.