Лучшие курсы по Data Science в Краснодаре

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

Курс "Профессия Data Scientist" на Skillbox

Курс "Профессия Data Scientist" на Skillbox - это комплексное обучение навыкам работы с данными, включающее теоретические и практические занятия, реальные проекты и кейсы.

Основные преимущества курса:

• Полное погружение в профессию Data Scientist
• Получение знаний и навыков на практических задачах и реальных проектах
• Менторская поддержка и обратная связь от опытных профессионалов
• Работа с современными инструментами и технологиями
• Гибкий график, возможность обучения в удобное время и из любой точки мира

Кому подходит курс:

Курс подходит для всех, кто хочет стать профессионалом в области анализа данных и машинного обучения. Он особенно рекомендуется:

• Студентам и молодым специалистам, желающим начать карьеру в IT-сфере
• Аналитикам и специалистам по маркетингу, которые хотят улучшить свои знания и навыки
• ИТ-специалистам, у которых есть базовые знания в области программирования и математики, и которые хотят расширить свою компетенцию

Для чего обучаться:

Data Scientist - одна из самых востребованных IT-специальностей в настоящее время. Курс "Профессия Data Scientist" на Skillbox поможет вам:

• Разобраться в теоретических аспектах работы с данными
• Научиться использовать современные инструменты и библиотеки для анализа и визуализации данных
• Овладеть методами машинного обучения и искусственного интеллекта
• Работать с реальными данными и задачами, решать проблемы, используя полученные знания и навыки
• Стать конкурентоспособным на рынке труда и получить высокооплачиваемую работу в IT-секторе

Программа курса:

• Введение в анализ данных
• Операции с данными: очистка, преобразование и анализ
• Статистика и визуализация данных
• Машинное обучение: теория и практика
• Нейронные сети и глубокое обучение
• Работа с Big Data и инструменты для анализа больших объемов данных
• Решение реальных задач и проектов

Процесс обучения:

Курс "Профессия Data Scientist" на Skillbox состоит из видеоуроков от опытных преподавателей, практических заданий и проектов, которые необходимо выполнить самостоятельно. Обучение проходит в режиме онлайн, поэтому вы можете работать с материалами курса в удобное для себя время. Во время обучения вы будете получать обратную связь от менторов и экспертов, которые помогут разобраться в сложных моментах и дадут советы по улучшению работы. По окончании курса вы получите сертификат Skillbox, подтверждающий ваши знания и навыки в области анализа данных и машинного обучения.

Курс "Математика для Data Science"

Курс "Математика для Data Science" на Skillbox подходит для тех, кто хочет начать свой путь в анализе и обработке данных. Он также полезен для тех, кто уже работает в области Data Science и хочет улучшить свои математические знания.

Основные преимущества курса:

• Полное погружение в математику, необходимую для работы в области Data Science.
• Примеры из реальной жизни, чтобы понимать, какие математические концепции и техники используются.
• Подробное объяснение ключевых математических терминов и методов.
• Доступность и понятность материала.

Программа курса:

1. Основы линейной алгебры
2. Дифференциальное и интегральное исчисление
3. Теория вероятности и математическая статистика

Процесс обучения:

Курс состоит из 20 уроков, каждый из которых включает видео-лекции, примеры решения задач и практические задания. Студенты могут задавать вопросы в комментариях к видео-урокам и получать обратную связь от преподавателя.