Розпродаж!

Курс Data Scientist

590 грн

 Ви економите: 900 грн (60%)
 Покваптеся! Закінчується через

Відео курс для програмістів і аналітиків, яких цікавить галузь машинного навчання та аналізу даних. Ви опануєте алгоритми машинного навчання та логічні методи, що дають змогу знаходити цінну інформацію у великих масивах даних і ефективно впроваджувати цю інформацію для вирішення реальних бізнес-завдань.

5 замовлень за останні 7 днів.

Безпечні платежі

Захист персональних даних

100% унікальні матеріали

Гарантія найкращої ціни

Разом дешевше на 20% (кількість курсів змінюється галочками)

Курс Data Scientist + Математика для Data Science. Продвинутый - видеокурс + Математика для Data Science. Базовый - видеокурс + Курс Машинное обучение (machine learning) + Курс Data Science на Python 3
Ціна за всі курси: 2,360 грн

Мова викладання в курсі — російська. Незабаром буде доступна українська версія цього курсу.

Відеозаписи лекцій без зворотного зв'язку та участі викладача. Ви отримаєте доступ до матеріалів одразу після оплати.

Опис:
Курс призначений для програмістів та аналітиків, яких цікавить галузь машинного навчання та аналізу даних.

Мета проходження курсу - освоєння алгоритмів машинного навчання і логічних методів, що дають змогу знаходити цінну інформацію у великих масивах даних та ефективно впроваджувати цю інформацію для вирішення реальних бізнес-завдань.

Курс дає комплексні відповіді на такі запитання:
— 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?

Після навчання ви зможете:
— 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.

Особливість курсу - збалансоване поєднання теоретичного вивчення і практичних дій, плюс високий ступінь свободи при створенні проєкту. Це той випадок, коли технічні можливості машинних алгоритмів будуть використані для розв'язання реальних проблем бізнесу та суспільства. Ви навчитеся бачити за моделями практичний сенс і робити узагальнення з урахуванням особливостей даних і специфіки предметної області.

У результаті навчання ви не тільки розширите свій інструментарій у сфері аналізу даних, а й поліпшите навички в таких технологіях: Python, Pandas, Sklearn, Keras, нейромережі, SQL, логістична регресія, передбачувальні моделі, машинне навчання, математична статистика, Natural language processing, Deep learning.

Після проходження курсу у вашому розпорядженні залишаться:
— презентации и видеозаписи занятий, все сопутствующие материалы;
— собственные уникальные исследования, которые можно показывать при устройстве на работу;
— один большой проект, решающий конкретную практическую проблему;

 

Тривалість курсу 55 годин

Чи потрібна реєстрація?

Ні, реєстрація не обов'язкова. Просто заповніть усі поля під час оформлення замовлення і ваш акаунт створиться автоматично. Дані, які ви ввели на сторінці оплати (пошта, пароль), потім можна використовувати для входу на сайт.

Як оплатити обраний курс?

Наш сайт приймає оплату за допомогою платіжної системи Way For Pay. Усі операції на нашому сайті безпечні і проходять з використанням шифрованого SSL з'єднання. Ми не збираємо і не зберігаємо ваші платіжні дані. Платіжна система повністю гарантує безпеку платежів.

Наразі доступні такі способи оплати:

  • Банківська картка (будь-яка)
  • Приват24
  • G pay
  • Apple pay
  • Каса Visa
  • Masterpass
  • Мгновенная рассрочка и оплата частями для владельцев карт ПриватБанку
  • Розстрочка для власників карток Monobank, Ощадбанк, Райффайзен, А-Банк, ОТР Банк, Глобус Банк, Sportbank

 

1. На странице курса нажмите «Купить»
2. Затем в открывшейся вкладке нажмите «Оформление заказа»
3. На странице оформления заполните все поля и нажмите «Купить»
4 Автоматично відкриється сторінка платіжної системи.
5. Виберіть спосіб оплати.
6. Введіть дані та дотримуйтесь інструкцій платіжної системи.
7. Після успішної оплати ви будете автоматично направлені на сторінку, де зможете отримати доступ до курсу. Так само вам буде надіслано лист із посиланням на курс.

Якщо жоден з перерахованих способів оплати вам не підходить, напишіть нам: info@siluette.com.ua або скористайтеся чатом у правому нижньому кутку сторінки нашого сайту. Ми обов'язково допоможемо.

Як отримати оплачені матеріали?

Для того, чтобы получить материалы — просто заполните все поля при оформлении заказа (включая поле — Создать пароль учетной записи).

Після оплати - система автоматично направить вас в особистий кабінет у розділ ①"Завантаження". Тут буде список ваших оплачених матеріалів і посилання на скачування②.

Або натисніть у правому верхньому кутку сайту пункт Мій акаунт, введіть пошту і пароль, який ви придумали, коли оформляли замовлення. У розділі Завантаження є посилання на скачування.

Скільки часу будуть доступні матеріали?

Ссылка на ваш курс будет доступна в течении 90 дней со дня оплаты. За это время вы должны скачать все материалы на свое устройство. После окончания этого срока ссылки могут стать неактивными. Это связано с нововведениями компаний, предоставляющих услуги облачного хранилища. Если вы не успели скачать купленные курсы, напишите нам на почту — info@siluette.com.ua

Відгуки

Відгуків немає, поки що.

Будьте першим, хто залишив відгук “Курс Data Scientist”“

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *