Name: Data Science and Machine Learning: Essentials
Price: 15500 UAH
Availability: InStock

Data Science and Machine Learning: Essentials

15 500 UAH за курс

21 годин

Для початківців

Data Science / Machine learning

Про курс

Програма курсу

Основи Data Science та машинного навчання

На цьому курсі починають з основ. Слухачі дізнаються, що таке Data Science, машинне навчання та штучний інтелект. Розбирають різницю між цими поняттями та Big Data. Викладач розповідає про історію розвитку галузі та сучасні тенденції. З`ясовують, хто такий Data Scientist, які навички потрібні та як відповідати на питання на співбесіді. Також розглядають типові сценарії використання машинного навчання та успішні кейси.

Організація роботи та процеси

Другий модуль присвячений організації роботи. Тут пояснюють, як планувати Data Science проекти та які методології використовують. Детально розбирають етапи роботи над проектом та розподіл ролей у команді. Оглядають популярні інструменти та фреймворки. На практичному занятті відпрацьовують перший етап роботи - Business Understanding. Також вивчають основи роботи з системою контролю версій.

Робота з даними

Третій модуль вчить працювати з даними. Слухачі дізнаються, як завантажувати дані через ETL-процеси. Вчать чистити та трансформувати дані, виконувати семплінг та квантізацію. На воркшопі практикують підготовку даних для реального проекту. Також вивчають методи візуалізації даних та працюють з інструментами Power BI і R.

Прогнозування та класифікація

Четвертий модуль розкриває тему прогнозування. Тут пояснюють основні методи прогнозування та класифікації. Знайомлять з нейронними мережами та їх застосуванням. Показують процес створення програмних моделей для прогнозування. Вчать оцінювати точність моделей та вибирати найкращі. На практиці створюють власні моделі прогнозування та класифікації.

Кластеризація та рекомендації

П`ятий модуль охоплює кластеризацію та рекомендаційні системи. Розглядають методи кластеризації та їх практичне застосування. Показують, як створювати рекомендаційні алгоритми. Вчать оцінювати ефективність таких моделей. Також знайомлять з основами обробки природної мови. На воркшопі створюють моделі кластеризації та рекомендаційні системи.

Впровадження моделей та завершення проекту

Шостий модуль присвячений впровадженню моделей у роботу. Тут вивчають часові ряди та прогнозування подій. Показують, як інтегрувати моделі машинного навчання в реальні системи. Розбирають архітектуру повноцінного проекту. На останньому воркшопі практикують імплементацію моделей. Завершують курс презентацією проектів та отримують рекомендації для подальшого навчання.

Захист проекту

Курс завершується захистом власного проекту. Слухачі демонструють отримані навички на практиці.

Що отримують учасники

Підтримка ментора протягом усього навчання. Реальний проект для портфоліо. Практичні навички роботи з даними та машинним навчанням. Сертифікат про успішне завершення курсу.

Що включено

Видається диплом/сертифікат

Гнучкий графік

Реальний проект у портфоліо

Супровід ментора

Data Science and Machine Learning: Essentials

Про курс

Програма курсу

Основи Data Science та машинного навчання

Організація роботи та процеси

Робота з даними

Прогнозування та класифікація

Кластеризація та рекомендації

Впровадження моделей та завершення проекту

Захист проекту

Що отримують учасники

Що включено

Про школу

Світ Сучасної Освіти

Інші курси школи

Microsoft Excel для аналізу даних

Розробка програмних модулів на PL/SQL

Адміністратор Microsoft Azure