Специалист по Data Science

Практический курс построен на основе связки Keras и Tensorflow со всеми типами задач глубокого обучения, построение и разбор архитектур для решения бизнес задач, правовые аспекты, нюансы внедрения нейросетей. Ограничения моделей и реальные кейсы. На занятиях вы узнаете как строятся высокоэффективные пайплайны и жизненные циклы продуктов, основанных на передовых моделях глубокого обучения.
Старт по мере набора группы
Share on vk
ВК
Share on telegram
Telegram
Share on whatsapp
WhatsApp
Текущее состояние
Не записан
Цена
руб.58999

Эта профессия для тебя

Если хочешь получить высокооплачиваемую востребованную профессию, подтянуть свои знания в программировании и высшей математике

Дата Scientist

Джуниоры получают 80-120 тыс. руб, миддл-специалисты 120-200 тыс. руб, а синьоры 200-250 тыс. руб

Профессия DATA SCIENTIST

Ограничения моделей и реальные кейсы.

Как строятся высокоэффективные пайплайны и жизненные циклы продуктов, основанных на передовых моделях глубокого обучения?

Для кого эта профессия? Новички в IT, студенты

В результате освоения слушатели приобретут следующие компетенции:

  • способность работать с многомерными данными сложной структуры, в том числе представленными в различных форматах;
  • способность применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и пакеты программ;
  • способность понимать задачу, формулировать её в удобном и ясном виде, понимать важные для задачи метрики, уметь их оценивать, сопоставлять метрики машинного обучения с метриками бизнеса;
  • способность распознавать такие парадигмы машинного обучения, как обучение с учителем и обучение без учителя, а также ситуации, в которых машинное обучение не применимо;
  • способность восстанавливать закономерности из эмпирических данных, применять различные методы машинного обучения, выбирать модели оптимальной сложности и обучать их, оценивать их качество в оффлайн и в онлайн-режиме;
  • способность делать выводы из данных и подкреплять свои соображения статистикой;
  • способность читать научно-популярные статьи и самостоятельно развиваться в области Data Science;
  • способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат;
  • представление о таких парадигмах машинного обучения, как: обучение с учителем, обучение без учителя;
  • представление об основных моделях машинного обучения (линейные модели, деревья, нейронные сети, ансамбли), об их преимуществах и недостатках, о стратегиях обучения;
  • применение основных алгоритмы оптимизации, в том числе стохастической;

Зачем проходить этот курс?

Освоят инструменты:

  • язык программирования Python
  • cреда разработки Jupyter Notebook
  • инструменты визуализации данных matplotlib
  • библиотеи для математических операций и работы с векторами numpy, pandas
  • библиотека машинного обучения Scikit-Learn
  • библиотека для работы с нейронными сетями Keras

Научатся на практике:

  • писать ясный, гибкий, эффективный и работающий код программ, находить и исправлять ошибки;
  • оптимизировать код;
  • ставить и проверять статистические гипотезы;
  • работать с данными в различных форматах, в том числе с хранящимися распределённо, с данными, содержащими категориальные переменные, пропущенные значения, с неструктурированными данными;
  • строить оптимальные методы обработки поступающей и поступившей информации, в том числе и методы скорейшего обнаружения разладки методами общей теории оптимальной остановки стохастических процессов;
  • применять методы анализа данных в решении прикладных задач;
  • Квалификация

    Увеличишь компетентность в области искусственного интеллекта, а также сделаешь старт перспективной карьеры

  • Профессия

    Получишь востребованные навыки и освоишь новую область

  • Практика

    Научишься строить нейронные сети с нуля, разбираться и применять оптимальные подходы к задачам науки о данных. Изучишь инструментарий дата инженера

Что включено?
Кому подойдет?

Практический интенсив (профессия) построен на основе связки Keras и Tensorflow со всеми типами задач глубокого обучения. В ходе освоения материала слушатели смогут наработать практические навыки реализации нейронных сетей.

Данный интесив будет полезен как новичкам так и тем кто уже знаком с ИИ, а также студентам других направлений подготовки. Для прохождения требуются базовые знания языка Python, а также владение английским языком на минимальном уровне.

Востребованность
0%

Компетенции

Основы анализа данных

Знать
Применение Python и Pandas для анализа данных, Анализ данных и оформление результатов, Системное и критическое мышление в работе аналитика, Срезы данных, Взаимосвязь данных, Исследовательский анализ данных, Описательная статистика, Теория вероятностей, Статистический анализ данных
Уметь
Умение писать код на Python, Изменение типов данных, Работа с пропусками, Поиск дубликатов, Предобработка данных, Категоризация данных, Работа с несколькими источниками данных, Валидация результатов, Проверка гипотез
Владеть
Python — язык программирования общего назначения, Jupyter Notebook — среда разработки

Основы машинного обучения

Знать
Модели и алгоритмы, Качество модели, Регрессия, Метрики классификации, Несбалансированная классификация, Метрики регрессии, Метрики бизнеса, Машинное обучение в бизнесе
Уметь
Улучшение модели, Подготовка признаков, Обучение с учителем, Запуск новой функциональности, Сбор данных
Владеть
Python — язык программирования общего назначения, библиотека машинного обучения Scikit-Learn

Продвинутое машинное обучение

Знать
Векторы и векторные операции, Расстояние между векторами, Матрицы и матричные операции, Линейная алгебра в машинном обучении, Градиентный спуск, Градиентный бустинг, Численные методы в машинном обучении, Анализ временных рядов, Прогнозирование временных рядов, Векторизация текстов, Языковые представления, Машинное обучение для текстов
Уметь
Векторные операции, Матричные операции, Анализ алгоритмов, Реализация линейной регрессии, Обучение моделей градиентным спуском, Анализ и прогнозирование временных рядов
Владеть
Python — язык программирования общего назначения, библиотека машинного обучения Scikit-Learn, библиотека для математических операций и работы с векторами numpy
 

Путь обучения:

Регистрация

Нажимаете "Присоединиться к группе"

Присоединиться
Оплата

После старта потока вас зачислят в Telegram канал и оповестят о начале занятий с преподавателем. Материалы появятся в профиле.

Профиль
Изучение материала

Каждую неделю проводятся 2 вебинара. Смотрите трансляции, выполняете домашние задания и сдаете тесты. Преподаватель ответит на все вопросы по материалам.

Сертификат

После успешного прохождения тестов вам выдается сертификат.

Очный поток профессии “Data Scientist с нуля”.

Предусмотрены практические занятия (домашнее задание), тестовые мероприятия, вебинары и семинарусы. Все мероприятия проводятся дистанционно на данном портале. Расписание семинарусов выдается обучающимся в письме на email адрес. После прохождении профессии выдается сертификат.

В рамках профессии будут пройдены основные типы нейронных сетей, разобраны теоретические основы построения моделей глубокого и машинного обучения для разного типа исходных данных. В ходе освоения материала слушатели смогут сформировать представление о ключевых особенностях науки о данных.

План

Развернуть всё

Научитесь

  • Решать задачи по всем направлениям машинного обучения
  • Применять лучшие практики для решения задач любого типа
  • Эффективно распознавать преимущества и недостатки подходов
  • Изучите с десяток фреймвороков из арсенала дата инженера (Data Engineer)
  • Работать с разными типами данных в машинном обучении, понимать их, обрабатывать для получения оптимального результата после использования моделью

Для кого профессия?

Целевая аудитория профессии — студенты и взрослые, желающие освоить новую профессию. Для прохождения профессии требуются базовые знания языка Python, приветствуется владение технической терминологией, а также английским языком на минимальном уровне.

Данный курс будет полезен как новичкам так и тем кто уже знаком с искусственным интеллектом. По окончании профессии вы сможете освоить область  науки о данных.

Что вы получите

Начальные материалы будут доступны сразу после регистрации, семинарусы будут открываться по мере прохождения вебинаров. Запишитесь в группу и начните обучение!

Набор в группу производится следующим образом:

После проведения оплаты на сайте обучающийся зачисляется в группу
Проходит обучение, изучая материалы и выполняя домашние задания. Каждую неделю проводятся групповые вебинары.

data_scientist_logoРесурс 3@2x
Включено:

58 999 руб.

Не понравилось? Вернем деньги
Остались вопросы?

Отправьте нам сообщение и мы будем рады ответить на все ваши вопросы.

data_scientist_logoРесурс 3@2x
В курс включено:

58 999 руб.

Остались вопросы?

Отправьте нам сообщение и мы будем рады ответить на все ваши вопросы.

0
    0
    Ваша корзина
    Ваша корзина пустаВернуться к курсам