spinner-it

Data Science/Machine Learning Fundamentals

Старт обучения
Берестейская Дату уточните у администрации
Позняки Дату уточните у администрации
ВДНХ Дату уточните у администрации
21 час. по 2-3 раза в неделю

Описание курса

Возможности для специалистов Data Science - одной из самых перспективных профессий на сегодня - растут очень быстро в ответ на экспоненциальный рост объема собираемых и анализируемых данных. Компании нанимают Data Science инженеров для поиска скрытых закономерностей в данных и решения значимых бизнес задач. Получите современные знания и практические навыки, которые помогут вам успешно начать двигаться по пути Data Science специалиста.

После курса вы сможете:

  • Исследовать предметную область в реальных бизнес задачах и предлагать решения с использованием концепций Data Science и Machine Learning
  • Применять ключевые концепции сбора, подготовки, исследования и визуализации данных;
  • Создавать решения на реальных практических примерах для разнородных данных с использованием платформы Microsoft Azure Machine Learning.
  • Использовать современные методы машинного обучения для решения задач прогнозирования и классификации;
  • Сегментировать большие данные, создавать рекомендационные модели для облегчения принятия стратегических решений.

Вместе дешевле

Data_Science_Machine_Learning Data Science/Machine Learning Fundamentals
Data Science/Machine Learning Fundamentals
+
data-science Data Science/Machine Learning Fundamentals
Big Data
=

20600 грн.

17500 грн.

Программа курса:

  • Введение в Data Science и Machine Learning
    • Базовые понятия Big Data, Business Intelligence,  Data Mining, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence
    • История развития Data Science, современные перспективы
    • Кто такой Data Scientist, навыки. Вопросы на собеседовании.
    • Обзор процесса Data Science проекта
    • Сценарии использования и применения ML в современном мире
    • Обзор успешных проектов по Big Data и Machine Learning
  • Data Science Process and Frameworks
    • Планирование и подготовка работы
    • Исторический обзор методологий ведения Data Science решений
    • Детальный обзор современного Data Science процесса и его этапов
    • Команда и роли специалистов в проектах Data Science
    • Обзор популярных фреймворков и инструментов для Data Science решений
    • Workshop 1: Этап Business Understanding
    • Основы работы с системой контроля версий
  • Предварительная обработка данных
    • Загрузка исходных данных для анализа в систему (ETL)
    • Data cleansing and transformation
    • Data Sampling and Quantization
    • Workshop 2: Подготовка данных для проекта
    • Подходы и методики для визуализации данных
    • Практика: Визуализация данных с помощью Power BI и R
  • Прогнозирование и классификация
    • Теоретический обзор проблемы и основных методов
    • Введение в искусственные нейронные сети для решения различных задач
    • Процесс создания реальных программных моделей для прогнозирования и классификации
    • Оценка точности обученных моделей, выбор лучшей
    • Workshop 3: Создание моделей прогнозирования и классификации
  • Кластеризация и рекомендационные алгоритмы
    • Теоретический обзор проблемы и основных методов
    • Процесс создания реальных программных моделей для кластеризации, рекомендационных алгоритмов
    • Оценка точности обученных моделей, выбор лучшей
    • Введение в обработку естественного языка
    • Workshop 4: Создание моделей кластеризации и рекомендационных моделей
  • Имплементация моделей машинного обучения
    • Временные ряды и прогнозирование событий
    • Имплементация моделей машинного обучения для дальнейшего использования
    • Обсуждение результатов выполнения домашних заданий
    • Примеры архитектур полноценного проекта
    • Workshop 5: Имплементация моделей машинного обучения
    • Подведение итогов курса, презентация проектов
    • Рекомендуемые материалы и шаги для дальнейшего изучения
  • Защита курсового проекта

Минимальные требования:

  • Знание основ алгебры и математической статистики
  • Знание английского языка на уровне Intermediate
  • Наличие собственного ноутбука для занятий в аудиториях

* Примечание: указанные скидки не суммируются с другими действующими акциями и специальными предложениями. Скидка применяется только к новым заявкам и при условии полной оплаты. Если у Вас возникли вопросы, обращайтесь за консультацией к нашим менеджерам!