Студенты начнут изучение теории вероятностей и математической статистики для понимания работы алгоритмов анализа данных. Также узнают базовые алгоритмы для решения основных задач анализа данных, научатся реализовать их с помощью Python и смогут применять их на практике в дальнейшем.

— Разведочный анализ данных (EDA) на основе выбранного датасета: визуализация, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ.
— Предиктивная аналитика выбранного датасета.
— Участие в одном или двух соревнованиях на Kaggle: предсказать средний балл на экзамене по математике, который получают ученики репетиторов; предсказать, подойдет ли репетитор для подготовки к экзамену по математике.
— Проект от X5 Retail Group: А/Б-тестирование на данных офлайн-ритейла.

Студенты погрузятся в прикладное машинное обучение: решат несколько бизнес-кейсов с применением ML, а также подробно изучат популярный фреймворк для работы с BigData — Apache Spark. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.

— Проект разработки модели с помощью Flask от сырых данных и типичных для отрасли задач до внедрения.
— Рекомендательная система на основе коллаборативной фильтрации.

Студенты научатся решать задачи ML с отзывами клиентов, геоданными и соцсетями. Также освоят несколько задач бизнес-аналитика в современных BI-системах: построение витрин данных, прогнозирование, управление знаниями и отчетность.Также студенты познакомятся с real-time системой обработки и анализа больших данных на основе Kafka и Apache Streaming.