В этом обзоре разберём ТОП онлайн-курсов по Data Science. На курсах научат профессии «Data Scientist» с нуля для начинающих — включая трудоустройство, обучат алгоритмам машинного обучения и нейросетям, работать с большим массивом данных (Big Data), использовать SQL, программировать на языках программирования Python и R и визуализировать данные.
Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
- 2 года стажа в Data Science в ваше резюме
- 2 специальности в одной программе
- Дипломный проект совместно с «МегаФон»
- Трудоустройство после обучения
Кому подойдёт этот курс
- Людям без опыта в IT
Вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.
- Программистам
Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.
- Начинающим аналитикам
Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
Чему вы научитесь
- Программировать на Python
Освоите самый популярный язык для работы с данными.
- Визуализировать данные
Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
- Работать с библиотеками и базами данных
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
- Программировать на R
Разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.
- Применять нейронные сети для решения реальных задач
Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
- Создавать рекомендательные системы
Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.
Помощь в трудоустройстве
- Рекомендации по составлению портфолио и резюме
- Подготовка к собеседованию в компаниях-партнёрах
- Реальные заказчики
на защите диплома - Персональные консультации по развитию карьеры
Программа
Вас ждут 9 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 3 дипломных проекта. После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.
- 94 тематических модуля
- 2 бонусных курса
Введение в анализ данных и машинное обучение
- Python для Data Science
- Аналитика. Начальный уровень
- Статистика и теория вероятностей
- Основы математики для Data Science
- Машинное обучение. Начальный уровень
Специализация
- Аналитика. Средний уровень
- Машинное обучение. Средний уровень
Бонусные курсы
- Универсальные знания программиста
- Английский для IT-специалистов
Профессиональные навыки:
- Владение Python для анализа данных и машинного обучения
- Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Знание языка программирования R и основных библиотек
- Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny
- Применение алгоритмов машинного обучения
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
- Организация и проведение А/B-тестирования
- Написание рекомендательных систем
- Работа с нейронными сетями
Диплом Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
Онлайн-университет от GeekBrains с гарантированным трудоустройством.
После учебы вы сможете работать по специальностям
- Data Scientist
- Data Analyst
- Machine Learning Engineer
- Computer Vision-специалист
- NLP-специалист
Освойте современные технологии и компетенции Data Science за полтора года практического обучения
Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)
- Опыт построения моделей прогнозирования цен и спроса
- Опыт сегментации, кластеризации и классификации клиентской базы
- Владение методами прикладной статистики, теории вероятностей
- Опыт построения скоринговых моделей
- Опыт формирования отчетов анализа данных
- Опыт построения рекомендательных систем
- Знание алгоритмов и структур данных
- Знание библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit)
- Умение писать «чистый» код
Вы получите диплом о профессиональной переподготовке
Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Это значит, что у вас будет официальный документ, который подтвердит профессиональную переподготовку. Для работодателя это показатель, что вы разобрались в Data Science и самостоятельно выполнили проекты из вашего портфолио.
- Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей
- Начните работать по специальности уже через полгода обучения
- Разные форматы — Видеолекции, вебинары, домашние задания, хакатон
- Рейтинг в kaggle — Участие в конкурсах под руководством Kaggle-masters
- Диплом — О профессиональной переподготовке установленного образца
Data Scientist создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
Новые знания сделают вас востребованным специалистом в Data Science
Вы научитесь не только работать с аналитикой, нейронными сетями, Big Data и помогать компаниям и продуктам расти с помощью технологий, но и освоите ключевые «мягкие навыки»: коммуникацию в команде, целеполагание и эмоциональный интеллект.
Кому будет полезен этот курс
Новичкам в Data Science
С нуля овладете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.
Разработчикам
Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов и новые полезные знакомства.
Аналитикам
Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Освоите новые инструменты и перейдёте на новый уровень в сфере Data Science.
Чему вы научитесь
Работать с SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных
Проверять данные и определять проблемы
Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Применять математику в алгоритмах
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком
Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения
Мы поможем с трудоустройством
Вас ждёт бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры
Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, получите доступ к бирже проектов Нетологии, стажировкам и вакансиям партнёров
Подготовитесь к собеседованию
Научитесь рассказывать о себе последовательно и без стресса, правильно реагировать на вопросы работодателя и завершать беседу
Создадите портфолио
Научитесь оформлять портфолио так, чтобы работодателю было удобно изучать ваши работы и у него осталось хорошее впечатление
Научитесь работать на себя
Узнаете, где искать первых заказчиков, как выстраивать с ними коммуникацию и защитить свои права.
Освойте самую востребованную профессию 2021 года!
→ длительность 24 месяца
→ уровень: с нуля
Ключевые навыки:
- Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
- Умею получать данные из веб-источников или по API
- Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
- Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
- Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
- Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
- Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
- Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
- Специализируюсь на в ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения соответствующих задач
- Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
- Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
- Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)
После успешного обучения
Сертификат
Персональный сертификат о прохождении специализации. По запросу предоставляется на английском языке.
Развитие карьеры
— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— подборки инженеров, инсайты рынка поставщиков данных
— проекты в ваше портфолио
Сообщество
Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер
Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии.
Чему вы научитесь
Работать SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить модели машинного обучения
Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Использовать сложную математику для Data Science
Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Курс по Data Science
- 60 лекций и 60 практических заданий от практиков рынка с проверкой
- Курс можно проходить со своей скоростью на нашей платформе
- По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям
- Нетворкинг: общение внутри группы курса и поддержка ментора
Программа курса (60 лекций и воркшопов)
Блок 1: «Получение и подготовка данных: SQL»
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование и сортировка данных
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Вложенные запросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Обзор основных программ
Блок 2: «Python для анализа данных»
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
- Пакеты, файлы, Pandas — начало
- Pandas: продолжение
- Визуализация данных
- Базы данных и статистика
- Многопоточность
- Веб-сервер flask и контроль версий GIt
- Итоговый проект
Блок 3: «Построение Machine Learning моделей»
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Построение надежных стратегий валидации — важность локальной валидации
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature SelectionГрадиентный бустинг
- Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
- А/B тестирование
- Обучение без учителя
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Блок 4: «Нейронные сети и NLP»
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейросетей
- Глубокое обучение на практике
- Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
- Свёрточные нейронные сети
- Введение в NLP, понятие ембеддинга
- Рекурентные нейронные сети
- Нейросети с вниманием, трансформеры
- Metric learning, обучение без учителя
- Обучение с подкреплением в нейросетях
- Итоговый проект
Блок 5: «Рекомендательные системы»
- Введение
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Гибридные рекомендательные системы
- Итоговый проект
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Вы научитесь собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения сможете проверять гипотезы и помогать бизнесу принимать взвешенные решения.
- 18 месяцев
- 10 кейсов в вашем портфолио
- Гарантия трудоустройства
- Онлайн, 1–2 раза в неделю
Кому подойдет курс
Новичкам
Даже если вы никогда не работали в IT, вы получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.
Начинающим аналитикам
У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.
Практикующим IT-специалистам
Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.
Ключевые навыки
— Владею методами машинного обучения
— Использую в работе методы прикладной статистики и теории вероятностей
— Умею обрабатывать большие данные с помощью разных технологий (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
— Владею SQL и NoSQL СУБД
— Работаю с BI-системами (Power BI), формирую отчёты анализа данных
— Программирую на Python и работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Matplotlib, scikit-learn)
Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений.
- Формат обучения — Вебинары и очные лекции в Москве
- Документ — Диплом о профессиональной переподготовке
После обучения:
Достигнутые результаты
- Построена полносвязная нейросеть
- Создан чатбот для поиска авиабилетов
- Построен классификатор изображений
- Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта
- Создан готовый к внедрению ml-проект
Ключевые навыки
- Сбор и подготовка данных для анализа
- Создание нейросетей
- Генерация текстов и изображений
- Создание рекомендательных систем
- Выбор и реализация алгоритма под задачу
- Выбор и создание фич для модели
Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.
Программа курса (12 блоков и воркшопов)
Блок 1: «Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки«
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
Блок 2: «Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари«
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
Блок 3: «Библиотеки для анализа данных: Pandas«
- Пакеты, файлы, Pandas – начало
- Pandas – продолжение
Блок 4: «Библиотеки для анализа данных: визуализация«
- Библиотеки визуализации данных
- Практика
Блок 5: «Знакомство с машинным обучением«
- Задачи машинного обучения
- Ключевые инструменты Machine Learning и их применение
Блок 6: «Основные модели машинного обучения: линейная регрессии«
- Что такое модели машинного обучения?
- Линейная регрессия
- Практика
Блок 7: «Бинарная классификация»
- Алгоритм бинарной классификации данных
- Применение на задачах
Блок 8: «Валидация. Почему это важно»
- Проблема переобучения и недообучения
- Валидация на отложенной выборке
- KFold и Stratified KFold валидация
Блок 9: «Решающие деревья»
- Определение и процесс построения решающего дерева
- Принцип работы дерево с количественными и категориальными признаками
- Сравнение дерева решений с линейными моделями
Блок 10: «Feature Engineering, Feature Selection»
- Состав Feature Engineering
- Базовые подходы к созданию признаков
- Состав Feature Selection
- Разбор кейсов
Блок 11: «Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж»
- Разбор кейса
- Практическая задача по предсказанию оттока пользователей
- Практика и применение алгоритмов
Блок 12: «Воркшоп: скоринг кредитного портфеля»
- Разбор кейса и нюансов
- Практическая задача
Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.
- Длительность 19 месяцев
- Помощь в трудоустройстве
- 7 курсов в одной программе
- Доступ к курсу навсегда
Кому подойдёт этот курс
- Людям без подготовки в IT
Вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.
- Программистам
Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.
- Менеджерам и владельцам бизнеса
Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.
Профессиональные навыки:
- Владение Python для машинного обучения
- Применение алгоритмов машинного обучения
- Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Написание рекомендательных систем
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
- Работа с нейронными сетями
- Работа с библиотеками pandas, numpy, matplotlib
Чему вы научитесь
- Программировать на Python
Освоите самый популярный язык для работы с данными.
- Визуализировать данные
Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
- Работать с библиотеками и базами данных
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
- Применять нейронные сети для решения реальных задач
Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
- Строить модели машинного обучения
Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
- Создавать рекомендательные системы
Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.
Станьте специалистом по обработке естественного языка и научите компьютер понимать человека! Расскажем, как анализировать запросы, создавать чат-ботов и даже выявлять угрозы с помощью машинного обучения.
NLP-разработчик решает разные задачи
Улучшает машинный перевод
NLP-разработчик обучает компьютер анализировать смысл текста и переводит его на другой язык.
Классифицирует текст
Компьютер анализирует текст и принимает решение: насколько клиент доволен покупкой, отправить ли письмо в спам, в какую рубрику добавить новость.
Разрабатывает диалоговые системы
NLP-разработчик создаёт чат-ботов, голосовых помощников и навигаторов: они анализируют речь, понимают смысл и отвечают на запрос клиента.
Учит распознавать объекты
Поисковик анализирует логические связи между персонажами и объектами, определяет факты и выдаёт человеку точный ответ. Все это происходит за секунду.
Навыки после обучения:
- Программирую на Python
- Понимаю как работает архитектура MVP-решений машинного обучения (в частности чат-ботов)
- Могу собрать MVP и внедрить его в бизнес-процессы
- Решаю прикладные задачи обработки запросов на естественном языке (NLP)
Научим использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.
Чему вы научитесь
Программировать
Писать программный код с помощью наиболее актуальных языков программирования (Python / R). Строить простые программные коды для автоматизации работы.
Применять
Применять инструментарий анализа данных для решения бизнес-задач. Повышать производительность труда с помощью механизмов бизнес-анализа.
Понимать
Понимать, где можно применить информационные технологии в области бизнес-анализа. Определять, какие именно технологические решения подходят для решения той или иной прикладной задачи.
Презентовать
Презентовать результаты своей работы с помощью инструментов визуализации данных, предоставляя пользователям своего труда наглядную инфографику.
Отзывы на сайте.
Программа курса
- Python
- Введение в Python
- Простейшие операции в Python. Переменные, Числа, Текст
- Математика для Data Science
- Словари, Массивы и Итерации
- Работа с внешними файлами
- Продвинутая работа с Excel
- Работа с финансовыми данными из внешних источников
Длительность: 20 часов
- SQL
- Работа с данными и SQL
- Интеграция в Excel
- Подготовка к интервью на позицию
- Тестовые задачи по SQL
Длительность: 11 часов
- Data Science
- Построение задачи и выбор данных
- Очистка и нормализация данных
- Анализ данных, взаимосвязей и трендов. Линейная регрессия
- Работа с текстовыми данными
- Применение NLP в бизнесе
- Support Vector Machines
- Random Forests
- Принципы логистической регрессии
- Построение модели кредитного скоринга
Длительность: 18 часов
- Стохастика
- Введение в стохастику: моделирование акций и портфеля финансовых инструментов
- Введение в стохастику: моделирование кривых процентных ставок и стоимости облигаций
- Сложные алгоритмы: построение торгово-инвестиционного алгоритма
- Применение стохастики: моделирование опционов и фьючерсов для контроля рисков и торговли
- Применение стохастики: моделирование свопов и кредитного портфеля
- Кредитный Риск Свопов
Длительность: 11 часов
Курс для тех, кто не хочет становиться Data Scientist-ом, но хочет разобраться:
- Кто такие Data Scientist-ы, откуда они берутся, что делают в проектах и как их нанимать
- Как работает Data scientist – на примере реальных задач из практики
- Какие методологии применимы к Data science и Machine learning проектам
- Как определять возможности использования машинного обучения в вашей компании
После курса вы сможете:
- Управлять проектами по Data Science и Machine Learning, эффективно ставить задачи и KPI и принимать работы
- Говорить с Data scientist-ами «на одном языке» и грамотно оценивать результаты их работы
- Стать лидерами и осознанными участниками Цифровой трансформации в компании
В чем будем разбираться:
Модуль 1. Введение
Модуль 2. Сбор и исследование данных
Модуль 3. Подготовка данных
Модуль 4. Классические модели
Модуль 5. Оценка модели
Модуль 6. Ансамбли и нейросети
Модуль 7. Data science проект
Вы научитесь
- использовать язык R для решения задач класса Data Science;
- подготавливать данные для анализа;
- визуализировать результаты анализа.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.
Программа курса
Модуль 1. Постановка задачи (2 ак. ч.)
Модуль 2. Классический подход (2 ак. ч.)
Модуль 3. DataScience (3 ак. ч.)
Модуль 4. Подготовка исходных данных (3 ак. ч.)
Модуль 5. Построение аналитической модели (3 ак. ч.)
Модуль 6. Оценка аналитической модели (3 ак. ч.)
Модуль 7. Визуализация данных (3 ак. ч.)
Модуль 8. Основные инструменты анализа данных (3 ак. ч.)
Модуль 9. Дополнительные инструменты и технологии (2 ак. ч.)
Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has given us self-driving cars, practical speech recognition, effective web search, and a vastly improved understanding of the human genome.
Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.
- Длительность 14 месяцев
- Онлайн в удобное время
- Обучение на реальных данных
- Доступ к курсу навсегда
Профессиональные навыки:
- Владение Python для анализа данных
- Знание языка программирования R и основных библиотек
- Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
- Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Визуализация данных с помощью Matplotlib
- Организация и проведение А/B-тестирования
- Выявление аномалий данных
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
Курс для начинающих программистов, аналитиков и студентов технических специальностей, желающих разобраться с нуля, как строить современные решения на основе методов глубокого обучения.
Что даст вам этот курс
- Повторим с вами необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную алгебру и основы анализа.
- Изучим основные библиотеки и фреймворки для машинного обучения работы с нейронными сетями: от NumPy до TensorFlow.
- Решим классические задачи глубокого обучения по всем основным направлениям: «Компьютерное зрение», «Обработка естественных языков», «Обучение с подкреплением», «Генеративные сети».
После прохождения курса вы:
- Сможете пройти собеседование на должность Junior Deep Learning Engineer;
- Научитесь решать задачи машинного обучения с помощью нейронных сетей, такие как: генерация рукописных цифр, самообучающийся бот для игры в крестики-нолики, классификация изображений и т. д.;
- Будете знать теорию, необходимую для прохождения продвинутых курсов. Карта курсов направления Data Science в OTUS
- Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras
- Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning, как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением
- Самый современный материал про глубокое обучение
- Программа подготовлена признанным экспертом по глубокому обучению
Обучение Data Science/Machine Learning — это современные методы машинного обучения и практика работы с большими данными. Ты изучишь основы науки о данных и машинного обучения, научишься обрабатывать и анализировать большие данные, а также узнаешь, как работать с ключевыми концепциями сбора, подготовки и визуализации данных.
Необязательно быть разработчиком, чтобы работать в сфере Data Science: это направление часто привлекает математиков и аналитиков. Курсы Data Science/Machine Learning разработаны для бизнес-аналитиков, аналитиков данных и тех, кто интересуется IT, но не хочет обучаться программированию.
Технические требования, чтобы успешно пройти обучение Data Science/Machine Learning:
- Знание основ алгебры и математической статистики
- Знание английского языка на уровне Intermediate
Если ты сомневаешься, хватит ли твоих знаний, чтобы поступить на онлайн курсы Data Science/Machine Learning, запишись на бесплатную консультацию. Мы ответим на все твои вопросы.
Во время курса вы научитесь
Применять AI и ML в своей компании
- Узнаете о возможных применениях в разных отраслях
- Изучите примеры внедрений
- Поймете ограничения, где имеет и не имеет смысла применять
Защищать концепцию перед руководством
- Сможете объяснить экономическую целесообразность
- Оцените сроки и стоимость проектов
- Анализируете используемые данные и основные модели
Выступать заказчиком для аналитиков
- Научитесь квалифицированно ставить задачи data аналитикам
- Поймете, какие люди нужны на ваш проект
- Узнаете, какими метриками измерять точность модели
Программа:
- Обзор области
- Общий подход к сбору, хранению и обработке данных
- Примеры задач машинного обучения
- Методы машинного обучения
- В каких продуктах применим ML
- Цикл ML проекта и подводные камни на каждом этапе
- Работа с данными и с моделями
- Как управлять ML проектом
- Основы data driven культуры в компании
- Команда Big Data проекта
- Оценка кредитных рисков
- Кросс-сейл и персональные рекомендации
- Финальный проект
Вводный курс — бесплатно
Вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и в чём отличие аналитика от специалиста по Data Science. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python. Cможете оценить свои силы, мотивацию, запас времени и решить, нужно ли идти дальше.
- Доступ к первому курсу в тренажёре
- Навыки и знания на 20 часов обучения
- 1 учебный проект на реальных данных
Платное продолжение
Закончив бесплатный курс, можно пойти дальше. С этого момента вы начнёте полноценно осваивать профессию специалиста по Data Science.
- Полный доступ к тренажёру
- Профессиональная программа обучения на 560 часов
- Поддержка наставника
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Навыки и знания, востребованные работодателями
- Портфолио из 15 проектов
Data Scientist — это специалист в области исследовании данных, который разбирается в статистике лучше, чем любой инженер-программист и намного лучше в программировании, чем любой статистик.
В рамках данной специализации мы предлагаем:
- курсы по изучению R-языка программированиядля статистической обработки данных и работы с графикой;
- курсы для администраторов и пользователей платформы Hadoop;
- курсы по методам Data Mining;
- курсы по аналитике больших данных для менеджеров.
Специализация Big Data Science позволяет получить и расширить необходимые навыки для работы в области аналитики больших данных как для специалистов, имеющих опыт, так и для начинающих. Специализация Big Data Science предполагает наличие у слушателей знания статистических методов и инструментария аналитики, умение работать с большими структурированными и не структурированными данными и обладание практическими навыками использования компонент экосистемы Hadoop.
- Практика с автоматической проверкой
- Реальные бизнес-кейсы
- Содействие при трудоустройстве
Освоить Data Science может любой человек, имеющий среднее образование, обладающий базовыми знаниями по языку программирования Python и серьезно настроенный развивать свою карьеру. Чем выше ваши стартовые познания по Python, тем легче вам будет учиться, так как именно на этом языке пишутся все скрипты для сферы Data Science.
