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

Data Science and Machine Learning: Essentials

15 500 UAH за курс

21 часов

Для начинающих

Data Science / Machine learning

О курсе

Программа курса

Основы Data Science и машинного обучения

На этом курсе начинают с основ. Слушатели узнают, что такое Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект. Разбирают разницу между этими понятиями и Big Data. Преподаватель рассказывает об истории развития отрасли и современных тенденциях. Выясняют, кто такой Data Scientist, какие навыки нужны и как отвечать на вопросы на собеседовании. Также рассматривают типичные сценарии использования машинного обучения и успешные кейсы.

Организация работы и процессы

Второй модуль посвящен организации работы. Здесь объясняют, как планировать Data Science проекты и какие методологии используют. Детально разбирают этапы работы над проектом и распределение ролей в команде. Обозревают популярные инструменты и фреймворки. На практическом занятии отрабатывают первый этап работы - Business Understanding. Также изучают основы работы с системой контроля версий.

Работа с данными

Третий модуль учит работать с данными. Слушатели узнают, как загружать данные через ETL-процессы. Учат чистить и трансформировать данные, выполнять семплинг и квантование. На воркшопе практикуют подготовку данных для реального проекта. Также изучают методы визуализации данных и работают с инструментами Power BI и R.

Прогнозирование и классификация

Четвертый модуль раскрывает тему прогнозирования. Здесь объясняют основные методы прогнозирования и классификации. Знакомят с нейронными сетями и их применением. Показывают процесс создания программных моделей для прогнозирования. Учат оценивать точность моделей и выбирать лучшие. На практике создают собственные модели прогнозирования и классификации.

Кластеризация и рекомендации

Пятый модуль охватывает кластеризацию и рекомендательные системы. Рассматривают методы кластеризации и их практическое применение. Показывают, как создавать рекомендательные алгоритмы. Учат оценивать эффективность таких моделей. Также знакомят с основами обработки естественного языка. На воркшопе создают модели кластеризации и рекомендательные системы.

Внедрение моделей и завершение проекта

Шестой модуль посвящен внедрению моделей в работу. Здесь изучают временные ряды и прогнозирование событий. Показывают, как интегрировать модели машинного обучения в реальные системы. Разбирают архитектуру полноценного проекта. На последнем воркшопе практикуют имплементацию моделей. Завершают курс презентацией проектов и получают рекомендации для дальнейшего обучения.

Защита проекта

Курс завершается защитой собственного проекта. Слушатели демонстрируют полученные навыки на практике.

Что получают участники

Поддержка ментора на протяжении всего обучения. Реальный проект для портфолио. Практические навыки работы с данными и машинным обучением. Сертификат об успешном завершении курса.

Что включено

Выдается диплом/сертификат

Гибкий график

Реальный проект в портфолио

Сопровождение ментора

Data Science and Machine Learning: Essentials

О курсе

Программа курса

Основы Data Science и машинного обучения

Организация работы и процессы

Работа с данными

Прогнозирование и классификация

Кластеризация и рекомендации

Внедрение моделей и завершение проекта

Защита проекта

Что получают участники

Что включено

О школе

Світ Сучасної Освіти

Другие курсы школы

Microsoft Excel для аналізу даних

Розробка програмних модулів на PL/SQL

Адміністратор Microsoft Azure