[Нетология] Data Scientist (Вячеслав Мурашкин)

0
0 отзывов
equalizer Сравнить favorite_border В избранное
Арт: Q110683
Цена:
860.2
doneМного
doneЗаканчивается
highlight_offНет в наличии
notifications_none
Уведомить

[?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