Набор участников [OTUS] Data Scientist. Часть 3 из 5

Тема в разделе "Курсы по программированию и администрированию", создана пользователем Xeka, 17 ноя 2018.

Этап:
Набор участников
Цена:
100.00 руб.
Участников:
5 из 5
Организатор:
Xeka
100%
Расчетный взнос:
30 руб.
  • Участники покупки:
    1. Xeka, 2. 45562, 3. Lorna Doon, 4. Valbez, 5. Weer;
  1. Xeka

    Xeka Организатор

    Часть 3.
    [​IMG]
    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:
    Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям
    Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям
    Data Scientist. Часть 3 из 5

    Продажник
     

Перед ответом в теме ознакомьтесь с правилами форума