Открыто

[OTUS] Data Scientist. Часть 1 из 5

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Бошетунмай, 11 июл 2018 в 17:32.

Цена: 12500р.
Взнос: 200р.
  1. 1.AlexAV  
  2. 2.Fidgety  
  3. 3.empiric  
  4. 4.Toxich  
  5. 5.SergKras  
  6. 6.ZtaZ55  
  7. 7.Sandrosandro  
  8. 8.rasswet  
  9. 9._igorek_  
  10. 10.loveyoujess  
  11. 11.MahanM  
  12. 12.bbt_ttb  
  13. 13.yeta_yeta  
  14. 14.Mikhail M  
  15. 15.PatrickBateman  
  16. 16.artwo-deetwo  
  17. 17.gillmor  
  18. 18.Incansable  
  19. 19.marylee  
  20. 20.x-stream  
  21. 21.i_gorbachev  
  22. 22.Course  
  23. 23.blackfish  
  24. 24.MalishP  
  25. 25.Qwadro  
  26. 26.Tornst  
  27. 27.QashqaiBY  
  28. 28.Денис Гуру  
  29. 29.dinokok  
  30. 30.medved1986  
  31. 31.YuriiKyiv  
  32. 32.deface  
  33. 33.mrSong  
  34. 34.Remonis  
  35. 35.mlad77  
  36. 36.X-Person  
  37. 37.Kasas  
  38. 38.ekgiv1  
  39. 39.Zimson  
  40. 40.Виталёк  
  41. 41.Vaigosh  
  42. 42.palaroda  
  43. 43.Straight  
  44. 44.Duke87  
  45. 45.BomberMan  
  46. 46.boriz  
  47. 47.retret11  
  48. 48.boxata  
  49. 49.Lennka  
  50. 50.Sherwood  
  51. 51.Songs0fFailure  
  52. 52.JmMorrison  
  53. 53.savushkinav  
  54. 54.Massazhist  
  55. 55.nom3355  
  56. 56.terrss  
  57. 57.Inokenty  
  58. 58.hush28  
  59. 59.nalectsiyu  
  60. 60.NameIsNothing  
  61. 61.Siddkhartkha_das  
  62. 62.elenot  
  63. 63.Jasco  
  64. 64.Humpalot  
  65. 65.Fulerenyum  
  66. 66.ivanchik  
  67. 67.NRiche  
  68. 68.Андрей_Ганс  
  1. Бошетунмай

    Бошетунмай Бошетунмай ОргОрганизатор

    Screenshot_2.png
    О курсе

    Курс предназначен для программистов и аналитиков, которых интересует область машинного обучения и анализа данных.

    Цель прохождения курса — освоение алгоритмов машинного обучения и логических методов, позволяющих находить ценную информацию в крупных массивах данных и эффективно внедрять эту информацию для решения реальных бизнес-задач.

    Курс дает комплексные ответы на следующие вопросы:
    - когда и зачем нужно анализировать данные?
    - какую пользу приносит анализ данных?
    - какие бывают данные?
    - каковы принципы работы алгоритмов машинного обучения?
    - как работать с неструктурированными (текстовыми) данными?
    - как работать с большими данными?

    После обучения вы сможете:
    - использовать методы машинного обучения в практически полезных приложениях и исследованиях;
    - выбирать подходящие алгоритмы и метрики;
    - разбираться в математических основаниях алгоритмов машинного обучения;
    - проводить предварительную обработку данных (очистка, работа с пропусками, определение типа шкал);
    - проводить статистические исследования и интерпретировать их результаты;
    - создавать предсказательные модели для качественных и количественных данных;
    - применять методы обучения без учителя (кластеризация, снижение размерности);
    - работать с ограниченными датасетами, структурированными и неструктурированными данными;
    - проектировать архитектуру нейросетей и обучать их;
    - самостоятельно реализовывать весь процесс: от поиска полезной информации в массивах данных до построения схемы обработки данных в боевом окружении.

    Особенность курса — сбалансированное сочетание теоретического изучения и практических действий, плюс высокая степень свободы при создании проекта. Это тот случай, когда технические возможности машинных алгоритмов будут использованы для решения реальных проблем бизнеса и общества. Вы научитесь видеть за моделями практический смысл и делать обобщения с учетом особенностей данных и специфики предметной области.


    В результате обучения вы не только расширите свой инструментарий в области анализа данных, но и улучшите навыки в следующих технологиях: Python, Pandas, Sklearn, Keras, нейросети, SQL, логистическая регрессия, предсказательные модели, машинное обучение, математическая статистика, Natural language processing, Deep learning.

    После прохождения курса в вашем распоряжении останутся:
    - презентации и видеозаписи занятий, все сопутствующие материалы;
    - собственные уникальные исследования, которые можно показывать при устройстве на работу;
    - один большой проект, решающий конкретную практическую проблему;
    - сертификат о прохождении обучения.

    Требуемые трудозатраты в неделю: 2 вебинара + 3-5 часов на домашнюю работу.

     
    Андрей_Ганс, Adam Russel и Fidgety нравится это.
  2. Последние события

    1. Андрей_Ганс

      Андрей_Ганс участвует в складчине.

      17 июл 2018 в 11:46
    2. NRiche

      NRiche участвует в складчине.

      17 июл 2018 в 09:21
    3. ivanchik

      ivanchik участвует в складчине.

      17 июл 2018 в 09:04
    4. Fulerenyum

      Fulerenyum участвует в складчине.

      16 июл 2018 в 15:09
  3. Prametei

    Prametei Prametei ОргОрганизатор

  4. Adam Russel

    Adam Russel Adam Russel СкладчикСкладчик

Поделиться этой страницей

  1. Сбор взносов (Курсы по программированию):
  2. Нужен организатор (Курсы по программированию):