Креирањето на наставната програма на Академијата за Data Science, се базира на постојана анализа и следење на последните ИТ и дигитални трендови во индустријата и пазарот на труд. Исто така, програмата константно ја подобруваме врз основа на постојаниот фидбек од искуството на студентите и евалуациите за нивната успешност.  

Во оваа блог објава, ќе се запознаете со модулот – Python, каде се учат основите на програмирањето што треба да ги совлада секој кој сака да стане data scientist.

Иван Гочев е нашиот инструктор на Академијата за Data Science, кој го предава модулот Python и ќе ви открие што точно претставува овој модул и која е неговата важност.

 

Во продолжение, одговори на најчесто поставуваните прашања за Python:

 

Што се изучува на модулот Python?

Модулот ќе го поделам на неколку потточки:

  1. Основи на програмирање – дел во кој ќе се запознаеме со типови на податоци, структури, начини на решавање на проблеми преку услови и циклуси, решавање на голем број на примери за учење на програмерски пристап кон решавање на проблеми;
  2. Објектно-ориентирано програмирање – функции, дополнителни податочни структури, различни облици на имплементација на податочни структури и позитивни и негативни нешта од имплементациите, продолжување на манипулирање со податоци и имплементирање на техники за решавање на програмерски и data science проблеми преку примери со нови податочни облици, функции;
  3. Визуелизација и библиотеки – едни од најважните аспекти на Python – библиотеки за визуелизација на податоци и манипулирање на податоци, numpy и scipy како едни од најосновните библиотеки за математички функции, вовед во pandas како една од најкористените библиотеки за манипулација со податоци – читање и запишување на податоци, класификација, имплементирање на претходни солуции на множества на податоци;
  4. Завршен дел numpy, pandas, seaborn и matplotlib – продолжение со библиотеки за манипулација и визуелизација на податоци, вежбање со имплементација на солуции, примери.

 

Зошто е важно да се изучува овој модул?

Сите овие нешта кои се изучуваат во модулот Python се користат понатаму во имплементирање на data science, AI и ML солуции.

 

Која е практичната примена на модулот во секојдневниот живот?

Покрај тоа што сите нешта кои се изучуваат во овој модул се користат за data science и AI, може да се искористат истите (во целост) пристапи, библиотеки, функции, итн. за завршување на други задачи, како на пример: автоматизација на некој репетитивен процес, проверка на правилно читање на податоци, олеснување на интерпретација на податоци, web development, имплементација на решение на некоја задача и паралелно со Python скрипта корисникот да може да се фокусира на аспекти од решението или пак друга задача.

 

Кои се кариерните можности на еден професионалец во овој домен?

Има огромен број на нови податоци секојдневно во секоја област. Мораме брзо и ефикасно да ги анализираме за да дојдеме до заклучоци. Ако знаеме кои алатки се најдобри за ова, тогаш можеме многу позитивни нешта да извлечеме. Токму Python е програмски јазик кој има такви алатки и се блиску до нашиот пристап на разбирање на нештата.

 

Каков тип на предизвик или проект се изработува во склоп на модулот и што ќе научат студентите по завршување на модулот? 

Анализа на некое постоечко податочно множество, визуелизирање на податоци, brainstorming и имплементација на солуции. Областа на проектот е променлива, т.е. секоја група си добива различни податоци и проблем за решавање. Како еден претходен пример имавме проект за анализа на податоци за постигнување на посигурен сообраќај.

 

Уписите за следната група на Академијата за Data Science се во тек! Интересот е преголем и бројот на места – ограничен, затоа резервирај го твоето навреме!

Закажи средба со нашиот student success manager за повеќе насоки и детали за програмата!