Data Scientist

Добавить в Список желанийДобавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
- 40% Data Scientist
Добавить свой отзыв

200 000  120 000 

Курс научит создавать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.

Data Scientist
Нетология
Data Scientist

200 000  120 000 

Описание

Описание курса


Длительность
12 месяцев
Профессия
Data Scientist
Уровень
Начинающий
Трудоустройство
Частичная помощь
Объем
332 часа
Рассрочка
Есть

Чему Вы научитесь?

  • Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
  • Сумеете структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения
  • Поймете как строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

  • Узнаете как автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
  • Будете обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки
  • Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

вернуться в меню ↑

Программа курса

SQL и получение данных

  • Архитектура и структура баз данных (БД)
  • Простые запросы, join`ы, агрегаты
  • Базовые команды в SQL и встроеные аналитические функции
  • Импорт и экспорт данных посредством SQL и ETL программ
  • Принципы работы с разными конкретными БД
  • Основные библиотеки для подключения к БД из Python
  • Функции SQL и их аналоги в pandas
  • Подготовка и сдача итогового проекта

Python, статистика и математика для анализа данных

  • Основы Python и Git (арифметика)
  • Базовые типы данных и циклы
  • Функции и классы
  • Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
  • Python для анализа данных: numpy и scipy
  • Python для анализа данных: pandas
  • Лабораторная работа по Python
  • Основы линейной алгебры и теории множеств + реализация в Python
  • Методы математической оптимизации + реализация в Python
  • Основы описательной статистики + реализация в Python
  • Статистический анализ данных + реализация в Python
  • Лабораторная работа по матстатистике
  • Подготовка и сдача итогового проекта

Feature engineering и предобработка данных

  • Выбор способа визуализации под задачу
  • Инструменты matplotlib, seaborn для визуализации
  • Проверка и очищение данных с помощью pandas и numpy
  • Проведение одномерного и рекурсивного Feature Selection и Feature Selection на базе моделей
  • Методы оценки значимости и отбора признаков и их использование
  • «Проклятие размерности», основные алгоритмы и принципы их работы
  • Использование алгоритмов sklearn

Построение модели

  • Линейные методы, логистическая регрессия и SVМ
  • Деревья решений
  • Линейная и полиноминальная регрессия
  • Алгоритмы кластеризации
  • Способы повышения качества модели
  • Функции потерь и оптимизация
  • Оценка точности модели, борьба с переобучением, регуляризация
  • Улучшение качества модели

Менеджмент data-проектов

  • Организация проекта
  • Составление отчётов по исследованиям

Рекомендательные системы

  • Неперсонализированные рекомендательные системы
  • Сontent-based-рекомендации
  • Collaborative Filtering
  • Гибридные алгоритмы

Распознавание изображений, машинное зрение

  • Поиск по картинкам
  • Сегментация изображений, детекция объектов
  • Применение свёрточных нейронных сетей для задач сегментации и детекции
  • Применение рекуррентных сетей в задачах обработки изображений
  • Генеративные конкурирующие сети (GAN)

Обработка естественного языка (NLP)

  • Морфологический и синтаксический анализ
  • Методы снижения размерности в векторной модели. Информационный поиск
  • Тематическое моделирование (LSA, LDA, HDP)
  • Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram)
  • Счётные языковые модели и вероятностные языковые модели. LSTM. Машинный перевод
  • Генерация текстов (Natural Language Generation)
  • Задача классификации в АОТ

Итоговый хакатон

Дипломная работа

Станьте Data Scientist
ЗАПИСАТЬСЯ

10 000₽/месяц

вернуться в меню ↑

Преподаватели

Алексей Кузьмин

Технический директор и Data Scientist в ДомКлик.ру. В ABBYY занимался распознаванием языков со сложной письменностью

Олег Булыгин

Все преподаватели

вернуться в меню ↑

Как проходит обучение

1

Занятия онлайн и в кампусе

Учитесь в своем темпе, если так комфортнее. Мы подготовили гибкие форматы обучения: видеолекции, статьи, вебинары, индивидуальные и групповые задания.
2

Практика

Вас ждут домашние, лабораторные и финальные работы после модулей, а также дипломный проект. Если мало — дадим индивидуальные задания.
3

Сопровождение

Кураторы, аспиранты и эксперты программы всегда на связи в закрытом студенческом канале курса. Также предусмотрены 4 персональные консультации с ментором.
4

Дипломная работа

Пройдёте все этапы: от проектирования модели данных до реализации пайплайна в облачной среде и упаковки в него искусственного интеллекта.
Станьте Data Scientist
ЗАПИСАТЬСЯ

10 000₽/месяц

вернуться в меню ↑

Отзывы о курсе

Программа была очень насыщенной. Получила те знания, которые и ожидала. Очень довольна, что прошла обучение на курсе. Хотела поменять профессию. Преподаватели отличные, за редким исключением. Удобно, что можно и офлайн, и онлайн лекции смотреть. Ещё круто, что возникающие вопросы решаются и навстречу тебе идут.
Ксения МихайловаКсения Михайлова
Спасибо преподавателям, менторам и координаторам за столь интересный и насыщенный курс. Я пришел на него с целью систематизации уже полученных и используемых в работе знаний и сейчас доволен как слон) Настолько интересно и структурировано подан материал, настолько вовлечены в обучение преподаватели и студенты!
Владимир НикифоровВладимир Никифоров
Учёба в Нетологии — это увлекательный процесс в компании таких же заинтересованных людей, которые тебя постоянно мотивируют узнавать что-то новое. Ксения Михайлова
Валерия БайдаченкоВалерия Байдаченко

Детали

Спецификация: Data Scientist

Для кого

Data Scientist

Форма

Онлайн

Рассрочка

Есть

Тип

Профессия

Уровень

Для начинающих

Язык программирования

Python

Отзывы (0)

Отзывы покупателей

0.0 из 5
0
0
0
0
0
Написать отзыв

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Data Scientist”

EdAdvisor
Регистрация
Сброс пароля
Сравнить товары
  • Итого (0)
Сравнить
0