Доступно

[Нетология] Data Scientist (Вячеслав Мурашкин)

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Lodbrok, 1 фев 2019.

Тема найдена по тегам:
Цена:
180000р.
Взнос:
391р.

Список участников складчины:

1. Lodbrok
2. sjananev 3. Fractus 4. Valwizard 5. maksbryakin 6. kieran 7. Андрес Костильо 8. EzioAuditore 9. l3dge 10. Галина756
Тип: Стандартная складчина
Оцените эту складчину: /5,
  1. 1 фев 2019
    #1
    Lodbrok
    Lodbrok Организатор
    [Нетология] Data Scientist (Вячеслав Мурашкин)
    [​IMG]

    Курс состоит из более чем 180 часов видео и домашних заданий от ведущих специалистов по Data Scientist компаний Mail.ru, Ivi и Avito.

    Первые два набора уже удачно состоялись, и студенты вовсю погрузились в базовые алгоритмы ML, feature engineering, машинное зрение, Data Scientist в e-commerce, временные ряды и прогнозирование стоимости акций и других товаров. Их преподавателями стали эксперты из Yandex Data Factory, Rambler&Co, Сбербанк Технологии и теперь у вас появится возможность получить все необходимые знания и навыки для работы в области больших данных.
    Программа занятий
    • I
      Подготовительный блок
      12 часов
      Экспресс-обучение основным инструментам: Python 3, git, библиотеки numpy, pandas. Обзор основного математического аппарата: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.
    • II
      Введение в data science, основные инструменты
      12 часов
      Что такое data science, big data, как это работает и где применяется. Эксплоративный анализ и библиотеки визуализации данных. Обзор методов машинного обучения в бибилотеке scikit-learn.
    • III
      Базовые алгоритмы и понятия машинного обучения
      18 часов
      Разбор основных задач и алгоритмов машинного обучения: деревья решений, метод k ближайших соседей, линейный классификатор и логистическая регрессия, кластеризация. Проверка точности модели. Проблема переобучения и борьба с ней: регуляризация, ансамблирование.
    • IV
      Feature engineering
      9 часов
      Проблемы качества и размерности данных. Уменьшение размерности данных. Методы декомпозиции. Cпрямляющие пространства.

    • V
      Рекомендательные системы
      21 ЧАС
      Введение в рекомендательные системы. Неперсонализированные рекомендации. Персонализированные рекомендации. Развитие рекомендательных систем.
    • VI
      Распознавание изображений, машинное зрение
      27 часов
      Базовая теория. Обзор кейсов применения. Нейросети. Разбор реальных задач: рукописный ввод, детекция и сегментация объектов на изображении.
    • VII
      Обработка естественного языка (NLP)
      24 часа
      Введение в обработку текста. Обзор существующих библиотек, их использование и доработка. Использование внешних ресурсов. Грязные тексты: что это такое и как с ними работать. Дистрибутивная семантика. Чатботы: разбор генерации текстов. Нейросети для NLP.
    • VIII
      Анализ временных рядов, прогнозирование
      9 часов
      Временные ряды, модели ARMA/ARIMA. Сложные модели прогнозирования. Эксплоративный анализ временных рядов.
    • IX
      Общение с заказчиком
      9 часов
      Проекты машинного обучения: как выявить требования и оценить проект. Составление отчетов по исследованиям. Мастер-класс по презентации результатов.
    • X
      Data Science в маркетинге и e-commerce
      12 часов
      Цели, задачи, решения и критерии успешности применения Data Science. Маркетинг Data-Driven vs интуиция. Типы данных и примеры датасетов. Методы сбора из разных источников. Подготовка и обработка данных, извлечение смысла и визуализация. Разбор атрибуции маркетинговых расходов для увеличения дохода интернет-магазина.
    • XI
      Дополнительные инструменты, среды
      12 часов
      Экосистема Google: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Datalab и др. Коммерческие решения HP: Vertica, Haven, IDOL, коннекторы данных. Решения от Amazon (AWS). Хранение и обработка данных в Clickhouse.
    • XII
      Дипломная работа
      60 часов
      Разработка и внедрение собственного ML-решения/проекта либо разработка предложенного нами кейса

     
    Последнее редактирование: 2 фев 2019
    1 фев 2019
  2. 2 фев 2019
    #2
    Lodbrok
    Lodbrok Организатор
    Материал доступен, присоединяйтесь!
     
    2 фев 2019
  3. 10 мар 2020
    #3
    Андрес Костильо
    Андрес Костильо Складчик
    Перевел
     
    Последнее редактирование модератором: 10 мар 2020
    10 мар 2020
  4. 10 мар 2020
    #4
    Дневальный
    Дневальный Консультант
    10 мар 2020
  5. 7 янв 2021
    #5
    World
    World Организатор
    Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox] :victory:
    Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
    После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

    Чему вы научитесь:
    + Программировать на Python
    + Визуализировать данные
    + Разрабатывать интерактивную инфографику
    + Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
    + Программировать на R
    + Применять нейронные сети для решения реальных задач
    + Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
    + Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

    ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! :girl_witch: https://skladchik.biz/threads/skill...st-valentin-panovskij-aleksandr-panev.233342/
     
    7 янв 2021