1. Мы открыли доступ к ранее скрытому контенту.

    Вам доступно более 44 000 видео уроков, книг и программ без VIP статуса. Более подробно ЗДЕСЬ.
    Скрыть объявление
  2. Скрыть объявление

[OTUS] Data Scientist. Часть 2 из 5

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем Солнышко, 27 окт 2018.

0/5, Голосов: 0

Метки:
Этап:
Набор участников
Цена:
12500.00 руб.
Участников:
0 из 35
Организатор:
требуется
0%
Расчетный взнос:
393 руб.
  • (Записывайтесь, чем больше участников, тем меньше расчетный взнос)

  1. Солнышко

    Солнышко Администратор Команда форума

    Сообщения:
    61.710
    Симпатии:
    151.945

    • - Вы можете оплатить по реквизитам и балансом.
    Часть 2.

    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
    ...

    Скрытый контент.
    Курс "Data Scientist" для junior специалистов | OTUS .
     
Мы в Telegram: Сохранить в соц. сетях:
Оценить эту тему:
/5,
  1. Этот сайт использует файлы cookie. Продолжая пользоваться данным сайтом, Вы соглашаетесь на использование нами Ваших файлов cookie.
    Скрыть объявление