Что нового

Скачать курс: [Нетология] Data Scientist: с нуля до middle (Алексей Кузьмин, Олег Булыгин)

Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
34 318

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.

Новые знания сделают вас востребованным специалистом в Data Science

Вы научитесь не только работать с аналитикой, нейронными сетями, Big Data и помогать компаниям и продуктам расти с помощью технологий, но и освоите ключевые «мягкие навыки»: коммуникацию в команде, целеполагание и эмоциональный интеллект.

Обучение на курсе поможет вам:

Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет
Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка
Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science
Кому будет полезен этот курс:

Новичкам в Data Science
Разработчикам
Аналитикам
Чему вы научитесь:

Работать с SQL
Использовать Python и библиотеки
Проверять данные и определять проблемы
Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
Применять математику в алгоритмах
Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком





Программа курса:
1 ступень. Погружение


Аналитическое мышление (Курсовой проект):


Что такое аналитическое мышление
Откуда берутся данные
Введение в Google-таблицы
Продвинутая визуализация данных
Продвинутые Google-таблицы
Python как инструмент анализа данных
Основы статистики
Машинное обучение для жизни


Основы визуализации данных (Курсовой проект):


Зачем нужна визуализация данных
Связи, потоки, процессы и карты
Инструменты, источники и предподготовка данных
Как рассказать историю с помощью данных
Основы статистики и способы сравнения метрик


2 ступень. SQL, Python и Big Data


SQL и получение данных (Курсовой проект):


Архитектура и структура баз данных (БД)
Функции SQL и их аналоги в pandas
Простые запросы, join`ы, агрегаты
Консоль (знакомство, основные операторы, утилита psql)
Базовые команды в SQL и встроеные аналитические функции
Архитектура и проектирование
Импорт и экспорт данных посредством SQL и ETL программ
Нормализация
Принципы работы с различными БД
Зависимости
Основные библиотеки для подключения к БД из Python
Подготовка и сдача итогового проекта


Аналитика больших данных (Курсовой проект):


Что такое большие данные
Основные характеристики больших данных и виды анализа данных. Продвинутые методы анализа больших данных
Монетизация больших данных
NoSQL-подход
Характеристики и источники данных
MapReduce-подход
Культура сбора данных
Введение в Hadoop
Основы реализации проектов больших данных. Кейс-стади
Практическое задание (лабораторная работа) по аналитике данных и его разбор


Python для анализа данных (Курсовой проект):


Базовые типы данных и циклы
Базовые понятия статистики
Функции и классы
Случайные события. Случайные величины
Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
Логистическая регрессия и дискриминационный анализ
Библиотеки для анализа данных: NumPy, Pandas, Matplotlib
Корреляция и корреляционный анализ
Визуализация в Python
Доверительные интервалы. Статистическая проверка гипотез


Математика для анализа данных (Курсовой проект):


Линейная алгебра. Вектора
Производная функции нескольких аргументов
Линейная алгебра. Матрицы
Теория оптимизации
Продвинутая линейная алгебра
Теория вероятности. Дискретные и непрерывные случайные величины
Математический анализ. Производная
Центральная предельная теорема и закон больших чисел


3 ступень. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети


Машинное обучение:


Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия
Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
Классификация: логистическая регрессия и SVM
Проблема качества данных
Функции потерь и оптимизация
Работа с пропусками и переменными


Рекомендательные системы:


Неперсонализированные рекомендательные системы
Collaborative Filtering
Сontent-based-рекомендации
Гибридные алгоритмы


Временные ряды:


Знакомство с временными рядами
Сингулярный спектральный анализ
Элементарные методы анализа временных рядов
Случайные марковские процессы
Модели ARMA
Нейронные сети в анализе временных рядов
Модели авторегрессии условной гетероскедастичности
Поиск изменений во временном ряде


Нейронные сети:


Введение в нейронные сети и библиотеку Keras
Введение в рекуррентные сети
Углубление в нейронные сети и библиотеку Keras
Автокодировщики
Введение в свёрточные нейронные сети
Введение в генеративно-состязательные сети


Компьютерное зрение:


Выделение признаков и поиск похожих изображений
Задачи детекции и сегментации
Сегментация и детекция объектов
Рекуррентные нейронные сети в задачах компьютерного зрения (Image Captioning)
Свёрточные нейронные сети
Порождающие модели
Обучение свёрточной сети на практике


Обработка естественного языка:


Введение в автоматическую обработку текста
Тематическое моделирование
Структура слова. Морфология
Информационный поиск
Синтаксический анализ
Классификация в АОТ
Дистрибутивная семантика
Языковые модели
Извлечение ключевых слов
Извлечение информации
Словари. Подкрепление знаний


Deep Learning (Курсовой проект):


Регрессия и персептрон
Внимание: Dense Attention и Beam search
Многослойная нейронная сеть: регуляризация, градиентный спуск, ускорение обучения
Компьютерное зрение: SSD, Region Based CNN, Faster R-CNN, Masked R-CNN, UNet, перенос стиля и FCN
Свёрточные сети: свёрточные архитектуры, многомерные свертки, сегментация
Работа с текстом: языковые модели, Embeddings, Word2Wec, FastText, NER, Transformer, BERT и Elmo
Рекуррентные сети: RNN, GRU и LSTM, Encoder-Decoder архитектура
GAN'ы: дискриминатор, генератор, продвинутые архитектуры


4 ступень. Soft Skills и управление проектами


Менеджмент data-проектов:


Требования в data-проектах
Разработка отчётов по исследованию
Методология ведения data-проектов
Сохранение результатов эксперимента


Эффективные коммуникации:


Коммуникации: синхронизация картины мира
Эмоциональный интеллект в переговорах
Коммуникации: искусство убеждения и структура аргумента
Тренды в тестировании: за какими ресурсами следить
Эмоциональный интеллект в коммуникациях: этапы развития, распознавание и управление своими и чужими эмоциями
Резюме, сопроводительное письмо, портфолио


Взаимодействие в команде:


Как укрепить свой авторитет и позиции на работе
Налаживание вертикальных и горизонтальных связей в коллективе
Коммуникации на удалёнке и деловая переписка


Публичные выступления:


Как презентовать идею или отчёт
Подготовка презентации к публичному выступлению
Как начать получать удовольствие от выступлений и перестать их бояться


Финальный хакатон и Kaggle Competitions:

В составе мини-команды за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задействуя все знания и навыки, полученные на курсе.

Интеграция и использование machine learning решений в бизнесе, как правило, подразумевает командную игру, поэтому хакатон полезен ещё и как тренировка необходимых soft skills.



Итоговый проект — реальный кейс от Dodo Brands

В рамках дипломного проекта вы сможете построить ML-модель для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, анализ больших объёмов текста и т. д.

Если у вас нет идей для своего проекта (или доступа к необходимым данным), мы предложим вам учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.





Ваше резюме после обучения













 
New member
VIP
Регистрация
11.05.2022
Сообщения
6
Здравствуйте. VIP оплатил.
 
Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
34 318
Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
34 318
Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
34 318
разослано
 
New member
Регистрация
06.06.2022
Сообщения
2
получил, а с макбука не получится скачать ?
 
Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
34 318
Благодарю что дождались.
 
New member
1 курс
Регистрация
28.06.2022
Сообщения
4
Здравствуйте, оплатил сегодня на 1 курс доступ, но не могу понять обновился ли мой статус. Если все ок, то можете скинуть ссылку на данный курс?
 
New member
1 курс
Регистрация
28.06.2022
Сообщения
4
Оплатил. Как получить курс?
 
New member
1 курс
Регистрация
28.06.2022
Сообщения
4
Можно этот курс пожалуйста
 

gtv

New member
VIP
Регистрация
01.07.2022
Сообщения
4
Ссылку можно?
 
Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
34 318
Разослали
 
Administrator
Команда форума
Регистрация
13.03.2019
Сообщения
34 318
получил ссылку, но оказалось, что это другой курс от нетологии. можно ли поменять, а то я брал доступ только на 1 курс?
Можем выслать верный. Проверим что высылали.
 
Верх