Сегодня мало быть просто хорошим специалистом в своей области. Настоящий прорыв происходит тогда, когда инженер осваивает смежные компетенции — особенно те, что помогают понимать данные, автоматизировать рутину, видеть за цифрами реальную картину и принимать обоснованные, точные решения.
📊 Мы живём во времена, когда за каждой машиной, линией или рабочим процессом прячется массив данных. Умение анализировать их самому — это как в фильме «Матрица»: видеть за потоком чисел девушку в красном, замечать сигнал там, где другие видят шум. Это навык, который выделяет профессионала, лидера, руководителя.
💡 На этом курсе вы не просто «попробуете Python». Вы откроете способ думать по-новому, поймёте, как извлекать пользу из информации, которую уже создают ваши процессы, машины, системы.
📚 Именно по этой программе сегодня в одном из технических вузов страны преподают цифровую аналитику будущим инженерам. Это не адаптация под IT, а полноценный курс, глубоко связанный с инженерной практикой, промышленными задачами и реальными данными.
📈 Вас ждёт уверенное погружение в цифровую аналитику: от базы Python до настоящих моделей машинного обучения. И если вы почувствуете интерес — это может стать вашим первым шагом в сторону Data Science, аналитики и даже IT-карьеры. Да, даже если вы не айтишник.
Курс: Python и анализ данных для инженеров
🧠Целевая аудитория: студенты-инженеры, не-айтишники, никакой или слабый предыдущий опыт программирования.
📦 Предполагаемая платформа: Jupyter Notebook (через Anaconda)
⏱ Длительность курса: 16–17 недель (один семестр: 4–5 месяцев), 1 занятие в неделю (по 2 академических часа или 1.5+ ч)
🎯 Цель курса:
- дать базу Python для анализа данных;
- обучить обработке и визуализации данных;
- внедрить практику работы с реальными данными (в том числе производственными) в рамках реализации курсового проекта;
- познакомить с машинным обучением и ML-инструментами;
- научить оформлять законченный отчёт в виде проекта.
Структура курса и программа
Введение в анализ данных и Python (занятие 1)
- Зачем инженерам анализировать данные.
- Понятие датасета, переменной, признака, наблюдения.
- Кто такие аналитики и data scientists.
- Обзор Python: синтаксис, переменные, ввод/вывод, операторы.
- Установка и работа с Jupyter Notebook.
- Первая работа с pandas: чтение .csv, первые датафреймы.
- ⏱ Практика: короткие упражнения.
Python и Pandas для обработки данных (занятие 2)
- Работа с pandas: Series, DataFrame.
- Индексация, фильтрация, срезы.
- Группировка данных, агрегация, сортировка.
- Работа с дублирующимися/пропущенными значениями.
- Типы данных: преобразование типов.
- Работа с датой/временем.
- ⏱ Практика: mini-case с производственным датасетом.
→ В это занятие вводим тему Индивидуального проекта: выбор темы (дано несколько кейсов), постановка задач, описание цели проекта.
Визуализация и исследовательский анализ. Часть 1. (занятие 3)
- matplotlib и seaborn.
- Line plot, bar и histogram.
- Основные характеристики распределения: среднее, медиана, мода, дисперсия, СКО, выбросы.
- Построение boxplot, histplot, distplot.
- Графический анализ распределений: проверка нормальности (Anderson-Darling, QQ-plot).
- ⏱ Практика: визуализация с датасетами металлопроизводства.
Обработка данных: очистка и предобработка (занятие 4)
- Поиск и обработка выбросов.
- Стратегии замены NaN (mean, median, deletion).
- Заполнение пропущенных временных значений (interpolate, ffill, bfill).
- Преобразования признаков: one-hot encoding, binning, scaling.
- Дата/время как признак.
- ⏱ Практика: предобработка данных, подготовка признаков к анализу.
→ Рабочий чекпоинт по проекту: 1-й черновик набора данных + его очистка и визуализация.
Визуализация и исследовательский анализ. Часть 2. (занятие 5)
- Исследование зависимостей: scatter plot, matrix plot, heatmap (корреляции).
- Корреляция (Пирсон, Спирмен).
- Влияние: bubble diagram, marginal plot, графики взаимодействий.
- Pareto, pie, multi-vari diagrams.
- ⏱ Практика: визуализация своего проекта.
Основы статистики и проверка гипотез (занятие 6)
- Понятие случайности, нулевая/альтернативная гипотезы.
- P-value, ошибка I/II рода.
- comparing две выборки: t-test (одна/две группы), проверка равенства дисперсий.
- Проверка нормальности.
- Построение доверительных интервалов.
- ⏱ Практика: проверка гипотез на табличных данных.
→ Рабочий чекпоинт проекта: исследование и статистические выводы из данных.
Регрессия и корреляционный анализ (занятие 7)
- Прямая линия на графике рассеяния — регрессия.
- Оценка R², значимости.
- Оценка остатков.
- Создание линейных и полиномиальных моделей (sklearn).
- Визуализация регрессии.
- Многофакторные модели.
- ⏱ Практика: регрессия по производственным данным.
SQL для аналитиков (занятие 8)
- Автономный блок: подключение к SQLite или PostgreSQL.
- SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, JOIN.
- Работа с базой (через SQLAlchemy/pandas.read_sql).
- Задачи бизнес-логики.
- ⏱ Мини-проект: сделать SQL-запросы по выбранному проекту.
Временные ряды и производственный анализ (занятие 9)
- Тренд, сезонность.
- Rolling average и differencing.
- Time Series Plot.
- Графики контроля (SPC), выяснение отклонений.
- STL-декомпозиция, оговорка про модели: ARIMA.
- ⏱ мини-практика — производственные данные + графики контроля.
→ Рабочий чекпоинт проекта: построение трендов или отклонений.
Основы машинного обучения (занятие 10)
- Train/test. Кросс-валидация. Метрики: accuracy, F1.
- Как выбрать модель: линейная, деревья, логистика.
- Пример pipeline.
- sklearn — обзор.
- Feature selection.
- ⏱ Практика: простая модель.
Обучение с учителем: классификация и регрессия (занятие 11)
- Модели: линейная регрессия, логистическая регрессия.
- Решающее дерево и случайный лес.
- Несбалансированные данные.
- ROC-кривая, AUC.
- ⏱ Практика: сравнение нескольких моделей.
→ Рабочий чекпоинт проекта: базовая модель предсказания или классификации.
Обучение без учителя (занятие 12)
- KMeans и иерархическая кластеризация.
- PCA, TSNE — снижение измерений.
- Поиск аномалий.
- ⏱ Практика: группировка данных своего проекта
Текст и данные (занятие 13)
- Простейшие тексты: токенизация, частота слов.
- TF-IDF.
- word2vec. Готовые модели.
- Задачи: спам, классификация, тематика.
- Пример лемматизации (nltk/spacy).
- ⏱ мини-практика: анализ описаний задач, писем, сообщений и пр.
Численные методы и bootstrap (занятие 14)
- Погрешности, итерации.
- Bootstrap для оценки доверительных интервалов.
- Основы градиентного спуска.
- Пример: аппроксимация или функция потерь.
- Использование чисел в обучении моделей.
- ⏱ Практика: моделирование в MiniCase (симуляция температуры, давления и пр.)
Нейронные сети и компьютерное зрение (занятие 15)
- Как устроена нейросеть: персептрон.
- Keras и обученные модели.
- Работа с изображениями: загрузка, преобразования.
- Классификация дефекта поверхности, цветовое изображение, распознавание метки.
- ⏱ Практика: готовая модель поверх своих данных
jupyter notebook (либо ставим библиотеку tensorflow, либо работаем в google colab)
Итоговые проектные работы + презентации (занятие 16)
- Стандарты визуализации, структура отчета.
- Презентация результатов.
- Peer-review.
- Консультация по оформлению проекта.
- Защита индивидуальных работ (формат lightning talk + отчет в Jupyter).
Факультатив 1. Освоить базовые понятия линейной алгебры
- векторы, матрицы, линейные уравнения
- операции сложения, умножения, скалярное произведение
- Понять смысл линейной регрессии с точки зрения математики
- Закрепить геометрическое представление векторов
- Решить простую задачу регрессии с помощью линейной алгебры и Python
Факультатив 2. Численные методы и оптимизация
- Аппроксимация, численное дифференцирование/интегрирование, оптимизация
- Градиентный спуск без библиотек (на 2 параметрах)
- Применить это в собственном проекте (чекпоинт)
Итог
- 16 полноценных тем (одна на неделю);
- минимум 6 контрольных точек по проекту;
- курс завершён защитой индивидуального проекта;
- сбалансированные практические задания (на Jupyter Notebook);
- живые данные: либо предложенные преподавателем (производственные/моделируемые), либо — открытые датасеты;
Рекомендации по проекту
- Тематика проекта заранее определяется (можно выбрать из «Предсказание выхода проката», «Оценка кривой охлаждения», «Выявление бракованной продукции» и пр.);
- В каждый блок обучения предписывается микро-задача по проекту;
- Отчёт включает код, графики, пояснения, гипотезы, выводы и ML-модель (если возможно).