Data Science

Ətraflı məlumat üçün:

Ətraflı məlumat almaq və təlimin qiymətini öyrənmək üçün qeydiyyatdan keçin və ya bizimlə əlaqə saxlayın.
Qeydiyyatdan keç

44 Saat / 2 ay

Həftədə 3 dəfə 2 saat; Proqramın 12 saat hissəsi praktik dərslərdən ibarətdir. 

Başlanğıc səviyyəsi

Yeni başlayanlar üçün tövsiyyə olunur

Hər mövzu üzrə dərs vəsaiti

PPT təqdimat, onlayn resurslar və əlavə dərs vəsaiti

Təlimin keçirilmə formatı

Təlimin bir qismi onlayn (1 dərs / həftədə) digər qismi isə əyani (2 dərs / həftədə) olaraq təlim mərkəzində keçirilir.

Uğurla bitirmə "SERTİFİKATI"

Verilən tapşırıq və sonda "Final Project" uğurla yerinə yetirən iştirakçılar Uğur Sertifikatı ilə təltif ediləcək

Təlimçilər

İlahə Manafova

Data Analyst

Ülviyyə Cəfərli

Data Scientist

Lala Şahbəndəyeva

Data Scientist

Kurs Haqqında

"Data Science Əsasları" təlim kursunda sizlər Python proqramlaşdırma mühitinin əsasları ilə, müxtəlif formatlı faylları oxumaq, data təmizləmə, analiz və vizuallaşdırma, o cümlədən Series və DataFrame kimi fundamental data strukturları və merge, pivot table və s. kimi funksiyalarından istifadə qaydaları ilə tanış olacaqsınız.
Daha sonra lazım olan Statistika və Machine Learning texnikalarını öyrənərək NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib və s. kitabxanalarından istifadə etməklə real keys əsaslı datasetlər ilə işləyəcəksiniz.

Kursda nə öyrənəcəksiniz?

  • Machine Learning alqoritmlərini tətbiq etməyi
  • Rəqəmsal Məlumatlar üçün NumPy istifadə etməyi
  • Data təhlil üçün Pandas istifadə etməyi
  • Python Plotting üçün Matplotlib istifadəsini
  • İnteraktiv dinamik vizual görüntülər üçün hiylələrdən istifadə edin
  • Machin learning tapşırıqları zamanı SciKit-Learn istifadə
  • K-vasitələri Klasterləşmə, Logistik Reqressiya və Xətti Reqressiya
  • Random Forest və Decision Trees metodlarından istifadəni
  • Təbii Dillərin İşlənməsi və Spam Filtrləri

Tövsiyə Edilir

  • Riyaziyyat və statistika mövzuları üzrə təməl biliklərin olması.
  • Pre-intermediate səviyyəsində İngilis dili bacarığı
  • Kompüter və internətə çıxış imkanlarının olması.

Resurslar

Kurs müddətində sizlər hər mövzu üzrə elektron dərs vəsaiti və real keyslər üzrə praktik tapşırıqlar və həll yolları ilə tanış olacaqsınız. Bundan əlavə mövzudan aslı olaraq sizlər əlavə resusrlar ilə təmin ediləcək və daha dərindən mövzunu öyrənmək üçün internet resurslardan necə istifadə etmənin yollarını mənimsəyəcəksiniz.

Təlim Proqramı

Modul 1: Python əsasları

  • Variables: integer, float, logical, string
  • More for Data Types: Lists (+comprehension), Tuples, Set, Arrays,
  • Dictionaries
  • Type casting
  • Operators (arithmetic, logical, comparison)
  • Matrices, and Slicing
  • Loops and Statements: If, Else If, While, For
  • Functions (+lambda, sort, zip, str, etc.)
  • Packages/Libraries: Numpy (Arrays, Matrices), Pandas (Intro to Data)
  • Testing assignment 1

Modul 2 : Data Science üçün Statistika

  • Intro to Statistics
  • Distributions
  • Statistical explanations of ML algorithms
  • Population and sampling
  • Probability (expectation, variance, covariance, correlation, causation, standard deviation, etc.)
  • Quartiles
  • Hypothesis testing
  • Quartiles, percentile
  • Homework 1. Then, revision class

Modul 3 : Data Science Giriş

  • Python-da Data ilə işləmə
  • Importing, Exploring DataSets with Pandas
  • Subsetting, Filtering Data Frames
  • Data Təmizləmə
  • Types of Data Problems
  • Feature Scaling
  • Encoding Categorical Data
  • Data Processing for Categorical Data
  • Testing assignment 2
  • Homework 2. Then, revision class
  • Data vizuallaşdırma
  • Intro to Visualization with Plotly
  • Types of Visualization: Line, Bar, Scatter, Histogram, Pie
  • Advance Visualization: Seaborn
  • Homework 3. Then, revision class
  • Machine Learning
  • Why AI and ML
  • Types of ML: regression, Classification, Clustering
  • Linear and Logistic Regression
  • Decision Tree and Random Forest
  • SVM, Naive Bayes and K-Means
  • Homework 4. Then, revision class

Modul 4 : Karyera İmkanları

HOMEWORK 5: “FINAL PROJECT”

Class Schedule

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur.

Purus sit amet volutpat consequat mauris nunc congue. Ullamcorper morbi tincidunt ornare massa eget egestas purus viverra accumsan. Gravida neque convallis a cras semper auctor neque.

WeeksTimeSunMonTueWedThuFriSat
One07:00Intro of GrammerDiscuss the last class
How to write
Standard Practice
How words work
Practice at your home
Practice at your home
Two08:00Intro of SentencesParts of speechWord makingPatterns of sentencePhrasesClausesSentence problems
Three09:00Intro of VerbsFinite verbsLinking verbsAuxiliary verbsTransitive verbIntransitive verbVerb Phrases
Four10:00Intro of NounsFunction of NounsNoun stringNominalisationsForm of PronounsFunction of PronounsProblems of Pronouns
Five11:00Intro of AdjectivesFormFunctionsHow to useRoyal orderDegrees of comparisonAdjectival sequencing
Six12:00Intro of ConjunctionIntro of AdverbsFormFunctionDegreesPlacementIntensifiers
Seven13:00Intro of PrepositionsHow to identifyHow to write a paragraphProblems of prepositionsFunction of prepositionsCommon prepositionsWrite a paragraph
Eight14:00Intro of PunctuationMain punctuationPunctuation problemsHow to explorePunctuation marksOther punctuationEnd lesson of the course

Vitae ultricies leo integer malesuada nunc vel risus. Vitae purus faucibus ornare suspendisse sed nisi. Fermentum et sollicitudin ac orci phasellus egestas tellus.

Approach: Video interviews, mini-lectures, readings, quizzes, writing activities, and writing assignments.

Iştirakçıların Rəyi

  • 1 week ago

Lalə Quliyeva - ADA Universiteti (məzun)

Python ile Data Science" kursuna qoşulmazdan əvvəl bu sahə haqqında çox məhdud biliklərim var idi.  Kursda cəmi 2 ay ərzində böyük həcmdə lakin lakonik şəkildə məlumat əldə etdim. Bunun üçün Ülviyyə müəlliməyə və G&I Academy of Business-ə dərin təşəkkürümü bildirirəm. Data Science-da marağı olan hər kəsə bu təlim mərkəzini tövsiyyə edirəm
  • 1 week ago

Dilarə Quluzadə - AzTU (Müəllimə)

2 aylıq kurs müddətində data analizə giriş, data analizin prosesli, əlaqəli elm sahələri, intelləktual analizin üsul və vasitələri, tətbiq sahələri haqqında təməl biliklər Ülviyyə Cəfərlinin peşəkar metorluğu ilə mükəmməl tədris olundu. G&I Consulting Group komandasınının hər bir üzvünə və Ülviyyə Cəfərli olmaqla təşəkkürümü bildirirəm. ?

Müraciət et