Курс Data Scientist

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 і 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 питання:
– коли і навіщо потрібно аналізувати дані?
– яку користь приносить аналіз даних?
– які бувають дані?
– які принципи роботи алгоритмів машинного навчання?
– як працювати з неструктурованими (текстовими) даними?
– як працювати з великими даними?

Після навчання ви зможете:
– використовувати методи машинного навчання в практично корисних додатках і дослідженнях;
– обирати відповідні алгоритми і метрики;
– розбиратися в математичних засадах алгоритмів машинного навчання;
– проводити попереднє опрацювання даних (очищення, робота з пропуском, визначення типу шкал);
– проводити статистичні дослідження та інтерпретувати їхні результати;
– створювати передбачувальні моделі для якісних і кількісних даних;
– застосовувати методи навчання без учителя (кластеризація, зниження розмірності);
– працювати з обмеженими датасетами, структурованими та неструктурованими даними;
– проєктувати архітектуру нейромереж і навчати їх;
– самостійно реалізовувати весь процес: від пошуку корисної інформації в масивах даних до побудови схеми обробки даних у бойовому оточенні.

Особливість курсу – збалансоване поєднання теоретичного вивчення та 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:
– презентації та відеозаписи занять, усі супутні матеріали;
– власні унікальні дослідження, які можна показувати під час влаштування на роботу;
– один великий проєкт, що вирішує конкретну практичну проблему;

Тривалість курсу 55 годин