Įvadas į duomenų mokslą
Švietimo komanda iš
Apie šį gidą
Šiame gide pateikiamas įvadinių išteklių, susijusių su įvairiomis duomenų mokslo temomis, sąrašas. Jam užbaigti prireiks 60-90 valandų savarankiško mokymosi. Nagrinėjamos temos:
1. Įvadas į programavimą ir Python, kintamieji, išraiškos
2. Conditional statements, valdymo srautai, funkcijos
3. Strings, files, lists
4. Dictionaries, tuples
5. Duomenų struktūros, darbas su žiniatinklio duomenimis
6. Regular expressions, išplėstiniai integruotieji duomenų tipai
7. Tinklai, HTTP protokolas, API
8. Web scraping, BeautifulSoup, statinis tipo tikrinimas
9. XML, REST, FastAPI
10. Objektinis programavimas, JSON
11. Pokerio boto praktinis projektas
“Turing College rengia duomenų mokslininkus, kurie ne tik puikiai išmano teoriją, bet ir turi realių įgūdžių.”
Eimantas Sabaliauskas
Nord VPN ir Tesonet bendraįkūrėjas
Ar šis gidas skirtas man?
Taip, jei:
Neturi programavimo patirties, bet gerai moki matematiką bent vidurinės mokyklos lygiu.
Nori atnaujinti Python programavimo ar pagrindinių duomenų mokslo koncepcijų žinias.
Nori dalyvauti mūsų duomenų mokslo karjeros programoje, bet tau trūksta pradinių duomenų mokslo ir "Python" įgūdžių.
Gerai moki anglų kalbą