Ваше резюме после обучения
Использовать основные конструкции и структуры данных Python
Получать данные из веб-источников или по API
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Анализировать и визуализировать данные с помощью библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib
Создавать модели для решения DS-задач с помощью машинного обучения и оценивать их качество
Работать с системами хранения и обработки данных
Работать с GitHub и Kaggle
Специалист по Data Science
Высокоуровневый язык программирования общего назначения
Бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом
Технология автоматизации тестирования и доставки новых модулей разрабатываемого проекта заинтересованным сторонам
Свободное и открытое программное обеспечение для создания и конфигурирования виртуальной среды разработки
Веб-сервис для совместной работы и хостингом IT–проектов
Документоориентированная система управления базами данных
Java-приложение предназначенное для обеспечения процесса непрерывной интеграции программного обеспечения
Продвинутая библиотека для обработки и анализа данных в Python
Программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации. Контейнеризатор приложений
Специальный инструмент для виртуализации, позволяющее запускать операционную систему внутри другой
Программный интерфейс, позволяющий связывать между собой различные приложения
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных
Программная платформа для автоматического управления контейнеризованными приложениями
Язык запросов для работы с базами данных, структурированных особым образом
Открытая библиотека программного обеспечения для построения нейронных сетей глубокого обучения
Образование: диплом магистратуры