0/5, Голосов: 0
Доступно

[OTUS] Data Scientist. Часть 3 из 5

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем SerfIer, 20 окт 2018.

Метки:
Цена: 12500р.
Взнос: 240р.
100%

Основной список: 121 участников

Резервный список: 26 участников

Статус темы:
Закрыта.
  1. SerfIer

    SerfIer ОргОрганизатор

    Часть 3.
    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.

    Другие части складчины:
    Data Scientist. Часть 1 из 5
    Data Scientist. Часть 2 из 5
    Data Scientist. Часть 3 из 5
    ...

     
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. skladchik.com

      Осталось 5 дней до завершения складчины.

      17 дек 2018
    2. skladchik.com

      Складчина доступна.

      17 дек 2018
    3. asaba

      asaba участвует в складчине.

      16 дек 2018
    4. Вася Иванов

      Вася Иванов участвует в складчине.

      12 дек 2018

    Последние важные события

    1. skladchik.com

      Осталось 5 дней до завершения складчины.

      17 дек 2018
    2. skladchik.com

      Складчина доступна.

      17 дек 2018
    3. skladchik.com

      Взнос в складчине составляет 120р.

      18 ноя 2018
    4. skladchik.com

      Складчина активна.

      18 ноя 2018
  3. Prametei

    Prametei ОргОрганизатор

  4. Microfon

    Microfon ЧКЧлен клуба

    Гость, не пропусти новый курс от Отус Цифровая подпись в информационной безопасности

    • Криптографические методы защиты информации
    • Шифрование
    • Электронный документ и электронная подпись. Часть 1
    • Электронный документ и электронная подпись. Часть 2
    • Защита информации в России. Алгоритмы. Регуляторы.
    • Обзор российского рынка средств криптографической защиты информации
    • Примеры практического применения криптографии на основе технологии блокчейн и других реальных проектов
    • Компоненты PKI. Из чего состоит Удостоверяющий центр
     
  5. Василий Буцко

    Василий Буцко ЧКЧлен клуба

    Автор книги утверждает, что это единственная наиболее полная книга о Linux и ей суждено стать классикой. После окончания книги я бы согласился. На 1400 страницах автор прекрасно объясняет, как работает Программирование ядра Linux. Я не заметил ни одной ошибки, вся книга и письмо текут изящно с каждым предложением, передающим ценную информацию.
    Автор хорошо знает материал, в том числе и историю, и может объяснить, почему было принято много дизайнерских решений. Когда вызов функции или техника устарела, автор объясняет, почему она больше не используется, и что такое новая парадигма.
    Я нашел разделы по IPC (межпроцессное взаимодействие) превосходными. Каждый тип МПК объясняется несколькими главами для каждого в некоторых случаях. Компромиссы подробно рассматриваются в отношении наилучшего метода коммуникации.
    Некоторые разделы хорошо использовали аналогии. На странице 1155 объясняются потоковые сокеты, и автор объясняет, как это похоже на телефон. Каждый шаг настройки сокета объясняется с технической точки зрения и как это будет представлено в виде реального телефона.
    Баланс между практичностью и теорией был превосходным. В книгу включено удивительное количество C-кода (Linux написан на C). Примеры кодирования имеют комментарии и примечания при необходимости. Эта книга предполагает, что вы знаете C, по крайней мере, достаточно хорошо.
    Редко можно найти такую полную, хорошо написанную и подробную книгу. Это настоящая современная классика и шедевр.
    Linux API. Исчерпывающее руководство [Майкл Керриск]
     
  6. FunkyBoobs

    FunkyBoobs ЧКЧлен клуба

  7. Томас Шелби

    Томас Шелби ЧКЧлен клуба

  8. hermez

    hermez ЧКЧлен клуба

  9. Бошетунмай

    Бошетунмай ОргОрганизатор

Статус темы:
Закрыта.

Поделиться этой страницей