Лучшие курсы по Data Science в Красноярске

Практический онлайн-курс, где вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. 

Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.

Программа курса:

• Python для анализа данных
• Работа с системой контроля версий Git
• Основы статистики и теории вероятности
• Обработка данных
• Анализ данных для бизнеса
• SQL и работа с базами данных
• Разведочный анализ данных (EDA)
• Аналитический сторителлинг
• Математика для Data Science
• Введение в машинное обучение
• Модели машинного обучения
• Рекомендательные системы
• Feature Engineering
• Повышение качества работы модели
• Внедрение модели
• Мониторинг модели
• Как применять инструменты Data Science в бизнесе
• Карьерный акселератор
• Работа с Linux

Построите карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей

Добавите более 14 проектов в портфолио

Выбор и создание фич для модели

Написание SQL-запросов для получения данных

Работа с аналитическими библиотеками numpy, scipy, pandas

Группировка и фильтрация данных

Чему вы научитесь

Писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, полученные при анализе данных

Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки

Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

Инструменты которые вы освоите на курсе

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения

Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом

Одна из самых популярных реляционных баз данных с открытым исходным кодом. На её основе работает множество приложений для анализа геопространственных данных и мобильных приложений

Набор библиотек и программ Python для символьной и статистической обработки естественного языка

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python

Открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети

Все виды градиентного спуска, включая Adam, RMSProp, Momentum, SGD. Регуляризация и Dropout на основе MNIST.

Свёртки и методы Padding & stride, Pooling и LeNet применительно к AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, densenet, mobilenet. Аугментация и TransferLearning. Языковые модели в RNN, GRU и LSTM. Декодер Teacher Forcing

Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных

Открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python

Библиотека глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения и NLP

Понимание идеи attention'а. Dense-Attention для encoder-decoder архитектуры. Beam-Search и диалоговые боты

Особенности:

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия

Освоите востребованную IT-профессию без опыта и технического образования

Обеспечите себе конкурентное преимущество в системном анализе на несколько лет вперёд

Сможете работать по специальности уже через 6 месяцев обучения

Чему вы научитесь

Научитесь применять фреймворки user story и use case

Разберётесь в интеграции систем с помощью архитектурного подхода REST

Сможете моделировать процессы и системы с помощью нотаций BPMN, UML, IDEF

Освоите SQL, Python и инструменты для работы с данными

Научитесь суммировать большие объёмы информации и проводить интерактивный анализ данных

Инструменты которые вы освоите на курсе

Чтобы разрабатывать документацию на REST API

Чтобы моделировать бизнес-процессы в нотации BPMN 2.0

Чтобы обращаться к базам данных 

Чтобы прототипировать интерфейсы

Чтобы разрабатывать веб-приложения

Чтобы работать над кодом совместно и без конфликта версий 

Чтобы обрабатывать структурированные данные и представлять их в визуальной форме

Чтобы проектировать, создавать, тестировать и повторять API

Особенности:

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия