Target audiences
- a person looking for a career change
- a graduate from universities looking for a job in Data Science
- a developer with a mathematical mindset who would like to get career growth
- a business owner who would like to utilize data analysis and implement data-driven and AI projects
- a Data Scientist practitioner who wants to systematize the knowledge and to master Deep Learning
Дата саентисты превращают необработанные данные в значимую информацию, которую организации могут использовать для улучшения своего бизнеса.
Организации все чаще используют и собирают большие объемы данных в своей повседневной деятельности. От прогнозирования того, что люди будут покупать, до решения проблемы загрязнения пластиком, ваша задача – использовать данные для поиска закономерностей и помощи в решении проблем, с которыми сталкиваются предприятия, инновационными и творческими способами.
Вы будете извлекать, анализировать и интерпретировать большие объемы данных из различных источников, используя алгоритмы, интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение и статистические инструменты, чтобы сделать их доступными для бизнеса. После интерпретации данных вы представите свои результаты понятным и интересным языком.
Специалисты по обработке данных пользуются большим спросом в ряде секторов, поскольку предприятиям требуются люди с правильным сочетанием технических, аналитических и коммуникативных навыков.
Хотя мы находимся в Украине, у нас также есть студенты из разных стран, так как обучение будет на украинском, русском, английском и даже испанском языках, а все учебные материалы на английском!
ТОП-навыки, которые вы изучите:
- Математические вычисления с использованием популярных пакетов Python, таких как NumPy или Scikit-Learn
- Как подготовить данные для построения модели (разработка функций)
- Как обучать и оценивать производительность моделей машинного обучения
- Как настроить гиперпараметры модели и выбрать модели
- Понимать и использовать линейные / нелинейные модели
- Получите глубокое понимание моделей обучения с учителем и без учителя, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, кластеризация и K-NN
- Разберитесь, как на самом деле работает волшебство нейронных сетей, и сможете написать их самостоятельно.
- Создавайте воспроизводимые конвейеры машинного обучения
- Опыт применения этих методов к реальным проблемам
- Опыт создания API-интерфейсов моделей машинного обучения
Data Science Bootcamp: перспективное программное образование
Алгоритмы машинного обучения в последние годы стремительно развиваются. Все больше отраслей деятельности человека становятся завязаны на возможностях, предоставляемых Data Science. Но широкое распространение естественным образом влечет за собой и повышение требований к специалистам и результатам их работы. Прогнозы должны быть максимально точными, программы – идеальными. Аналитика, анализ, практическое применение знаний, понимание математических моделей, основ статистики – на самом деле, профессия требует огромного объема знаний и умения их применять. Учебный IT центр DEVrepublik предлагает пройти онлайн курсы Data Science Bootcamp, включающие 3 подкурса. Кому стоит выбрать это направление?
Наш курс рассчитан на специалистов, уже владеющих основами Data Science и стремящихся погрузится в науку полностью. Мы предлагаем выбрать одной из направлений обучения или пройти все подкурсы из предложенных:
- Python и SQL;
- Math & Statistics;
- Machine Learning.
Успех в Data Science – это умение работать во всех направлениях, включая математический анализ и машинное обучение, свободное владение одним из самых популярных языков программирования Python, навыки работы со статистическими данными и моделями. Для удобства студентов мы предоставляем возможность пройти только тот курс, который необходим, не затрачивая время на уже известный материал.
Дата Сайнс в DEVrepublik – это обучение для всех: новичков, которые горят желанием освоить новую профессию; опытных специалистов, которые стремятся переквалифицироваться внутри отрасли или расширить свои знания и обрести новые навыки.
Почему стоит выбрать курс Data Science Bootcamp в DEVrepublik
Кто может учиться на онлайн курсах Data Science Bootcamp в DEVrepublik? География нашей работы – вся Украина и весь мир, ведь данные курсы доступны без необходимости очного посещения учебного центра. Вы можете учиться удалено или оффлайн – выбирайте комфортный для себя формат. Мы предлагаем выгодные условия для обучения специалистов:
- для тех, кто не новичок в Data Science, есть возможность выбрать курс по потребностям, не затрачивая время на повторение уже известного материала;
- все лекционные материалы доступны на специальной платформе DEVrepublik и нашем канале YouTube – в любой момент вы можете вернуться к ним;
- курс Data Science Specialization – это продвинутый курс об использовании алгоритмов машинного обучения, погружение в Python для Data Science, профессиональный анализ данных, математическая статистика и целый комплекс профессиональных наработок наших преподавателей, о которых вы не узнаете ни в одной айти школе.
Анализ данных и аналитика в Data Science на курсах онлайн – это отличная возможность получить профессию или подняться на высший уровень в ней без никому ненужных вложений и затрат. Вы записываетесь на курс, получаете всю информацию о прохождении обучения, знакомитесь с преподавателями и осваиваете профессию с максимумом практики. По окончанию курсов вы получаете сертификат и реальный шанс начать зарабатывать в Data Science.
Детали курса
- Лекции 48
- Тесты 3
- Учебное время 24 week
- Навык beginner
- Язык English, Spanish, Ukrainian, Russian
- Студенты 0
- Оценки Да
-
Python для машинного обучения
-
Сбор данных
-
Математика и статистика для машинного обучения
-
Машинное обучение
- Постановка задачи машинного обучения ъ
- Конструирование признаков
- Функции потерь
- Генерализация и оценка модели
- Оптимизация гиперпараметров
- Выбор модели
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метод k-ближайших соседей
- Модели на основе деревьев
- Ансамблевые методы
- Adaboost
- XGBoost
- Метод опорных векторов (SVM)
- Введение в нейронные сети
- Рекомендательные системы
- Коллаборативная фильтрация
- Метод главных компонент (PCA)
- Кластеризация методом k-средних
- Иерархическая кластеризация
- Обнаружение аномалий
- Структура Data Science проекта
- Развертывание моделей
- Pipelines
- Анализ временных рядов
- Финальный тест