spinner-it

Курс Data Science і основи Machine Learning у Києві

Data Science / Machine Learning Fundamentals
Data Science / Machine Learning Fundamentals
ЧАС
21 година / 1 місяць
по 2-3 рази на тиждень
з 19:00 до 22:00
СТАРТ
12.12.2022
ВАРТІСТЬ
15500 грн
12400 грн
Можлива оплата частинами
Про курс

Запуск курсу — 12 вересня 2022 року.

У світі існує величезна кількість інформації. Аби мати користь від цих даних, їх потрібно впорядкувати та проаналізувати. Data Science вивчає методи обробки даних, а також статистичні методи й методи проектування та розробки баз даних. На основі отриманої інформації створюються нейронні мережі та смарт-системи.

Data Science вважається перспективним, затребуваним і високооплачуваним напрямком. Принадності додається й від того факту, що необов’язково бути програмістом, аби будувати кар’єру в галузі роботи з даними: зазвичай Data Scientist зацікавлює математиків та аналітиків.

Читати більше Приховати
Для кого даний курс
Ви — бізнес-аналітик,
який хоче розвиватися в новому напрямку
Ви хочете змінити сферу діяльності,
перевчитися й отримати перспективну IT-професію
Ви — Data Analyst,
який прагне підвищити кваліфікацію
Ви шукаєте напрямок в IT
без програмування
Чому ви навчитеся?
1.
Розбиратися в основних поняттях та завданнях Data Science
2.
Використовувати в роботі сучасні методи машинного навчання
3.
Застосовувати ключові концепції збору, підготовки, дослідження та візуалізації даних
4.
Обробляти й аналізувати великі дані
Чого не буде
1.

Теорії без практики

2.

Застарілих механік роботи

3.

Переказу чужих лекцій і книг

4.

Питань без відповідей

В рамках курсу ви будете працювати в групах над реальними проектами.
Це буде захоплююче та ефективно!
Записатись на курс
Що включає курс?
7 занять — від теорії до захисту курсового проекту
Контроль знань — практичні роботи й тести
Сертифікат про закінчення
Досвід роботи в команді
Інтерактивний особистий кабінет з доступом до матеріалів курсу
Програма навчання
Даний курс є частиною програми: Business Analysis , Data Science and Machine Learning
1. Data Science and Machine Learning Fundamentals
  • Вступ в Data Science і Machine Learning
  • Базові поняття Big Data, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence
  • Історія розвитку Data Science, сучасні перспективи
  • Хто такий Data Scientist, навички. Питання на співбесіді.
  • Огляд процесу Data Science проекту
  • Сценарії використання і застосування ML в сучасному світі
  • Огляд успішних проектів по Big Data і Machine Learning
2. Data Science Process and Frameworks
  • Планування і підготовка роботи
  • Історичний огляд методологій ведення Data Science рішень
  • Детальний огляд сучасного Data Science процесу і його етапів
  • Команда і ролі фахівців в проектах Data Science
  • Огляд популярних фреймворків і інструментів для Data Science рішень
  • Workshop 1: Етап Business Understanding
  • Основи роботи з системою контролю версій
3. Попередня обробка даних
  • Завантаження вихідних даних для аналізу в систему (ETL)
  • Data cleansing and transformation
  • Data Sampling and Quantization
  • Workshop 2: Підготовка даних для проекту
  • Підходи та методики для візуалізації даних
  • Практика: Візуалізація даних за допомогою Power BI і R
4. Прогнозування і класифікація
  • Теоретичний огляд проблеми та основних методів
  • Введення в штучні нейронні мережі для вирішення різних завдань
  • Процес створення реальних програмних моделей для прогнозування і класифікації
  • Оцінка точності навчених моделей, вибір кращої
  • Workshop 3: Створення моделей прогнозування та класифікації
5. Кластеризація та рекомендаційні алгоритми
  • Теоретичний огляд проблеми та основних методів
  • Процес створення реальних програмних моделей для кластеризації, рекомендаційних алгоритмів
  • Оцінка точності навчених моделей, вибір кращої
  • Введення в обробку природної мови
  • Workshop 4: Створення моделей кластеризації і рекомендаційних моделей
6. Імплементація моделей машинного навчання
  • Часові ряди і прогнозування подій
  • Імплементація моделей машинного навчання для подальшого використання
  • Обговорення результатів виконання домашніх завдань
  • Приклади архітектур повноцінного проекту
  • Workshop 5: Імплементація моделей машинного навчання
  • Підведення підсумків курсу, презентація проектів
  • Рекомендовані матеріали і кроки для подальшого вивчення
7. Захист курсового проекту
Показати всю програму Приховати програму
Викладачі

Зробіть перші кроки в навчанні під керівництвом практикуючих спеціалістів!

Дмитро Гузенко Дмитро Гузенко

Business Analyst, Data Scientist

Працевлаштування

Завдання нашої команди — стати твоїм провідником у світ IT, підготувати тебе до IT-кар'єри максимально ефективно і, як наслідок, змінити твоє життя на краще. Ми випустили вже понад 16 000 IT-фахівців.

Детальніше про працевлаштування з ITEA ви можете прочитати тут.
У межах навчання на курсі Data Science / Machine Learning Fundamentals ми надаємо нашим студентам:

Можливість працевлаштування в компаніях-партнерах ITEA за їхнім запитом
Заняття з пошуку першої роботи в ІТ, оцінки зарплатних очікувань, етапів комунікації з працедавцем та вмінь презентувати себе
Обліковий запис, доступ та супровід від біржі з працевлаштування ІТ-спеціалістів, які є початківцями, Jungo.dev
Мінікурс зі soft skills, важливих для роботи в ІТ, пошуку й отримання замовлень на найбільшій фріланс-біржі у світі (Upwork), а також з того, як правильно підготуватися до пошуку роботи в компанії
Доступ до рекомендаційної системи підвищення кваліфікації, яка допоможе адаптувати ваші навички під сучасний ІТ-ринок
Завдяки цьому ви отримуєте всі необхідні знання та вміння для пошуку першої роботи в IT, як у штаті, так і на фрілансі
Дізнатись більше про ITEA
Онлайн
Встигни забронювати своє місце в групі
Ваш номер телефону
Підписанням та надсиланням цієї заявки я підтверджую, що я ознайомлений з Політикою конфіденційності і приймаю її умови, включно з регламентуючими обробку моїх персональних даних, і згоден з нею. Я надаю свою згоду на обробку персональних даних згідно з цією Політикою конфіденційності.
Ціна:
15500 грн
9300 грн
Що включає онлайн формат?

Навчання в форматі перегляду стріму або запису занять

Особистий кабінет з доступом до матеріалів курсу

Допомога викладача чи ментора курсу

Актуальну програму навчання

Рекомендовані курси
Показано курсів: 3 з 3
Показано курсів: 1 з 3

У зв'язку з карантином всі наші курси читаються у online-форматі.