Arsenn32
Arsenn32
Премиум
Регистрация
08/01/2019
Сообщения
5.841
Репутация
19.795
  • 4
  • #1
Автор: Нетология
Название: Профессия - Data Scientist (2019)

[Нетология] Профессия - Data Scientist (2019)


Описание:

Мощнейший курс по программированию от Нетологии. В сети были некоторые части материала, которые вызывали дикий восторг у людей. В этой раздаче находится весь материал.

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.

Курс состоит из более чем 180 часов видео и домашних заданий от ведущих специалистов по Data Scientist компаний Mail.ru, Ivi и Avito.

Первые два набора уже удачно состоялись, и студенты вовсю погрузились в базовые алгоритмы ML, feature engineering, машинное зрение, Data Scientist в e-commerce, временные ряды и прогнозирование стоимости акций и других товаров. Их преподавателями стали эксперты из Yandex Data Factory, Rambler&Co, Сбербанк Технологии и теперь у вас появится возможность получить все необходимые знания и навыки для работы в области больших данных.

Программа обучения:

I Подготовительный блок:

Экспресс-обучение основным инструментам: Python 3, git, библиотеки numpy, pandas. Обзор основного математического аппарата: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.

II Введение в data science, основные инструменты:
Что такое data science, big data, как это работает и где применяется. Эксплоративный анализ и библиотеки визуализации данных. Обзор методов машинного обучения в бибилотеке scikit-learn.

III Базовые алгоритмы и понятия машинного обучения:
Разбор основных задач и алгоритмов машинного обучения: деревья решений, метод k ближайших соседей, линейный классификатор и логистическая регрессия, кластеризация. Проверка точности модели. Проблема переобучения и борьба с ней: регуляризация, ансамблирование.

IV Feature engineering:
Проблемы качества и размерности данных. Уменьшение размерности данных. Методы декомпозиции. Cпрямляющие пространства.

V Рекомендательные системы:
Введение в рекомендательные системы. Неперсонализированные рекомендации. Персонализированные рекомендации. Развитие рекомендательных систем.

VI Распознавание изображений, машинное зрение:
Базовая теория. Обзор кейсов применения. Нейросети. Разбор реальных задач: рукописный ввод, детекция и сегментация объектов на изображении.

VII Обработка естественного языка (NLP):
Введение в обработку текста. Обзор существующих библиотек, их использование и доработка. Использование внешних ресурсов. Грязные тексты: что это такое и как с ними работать. Дистрибутивная семантика. Чатботы: разбор генерации текстов. Нейросети для NLP.

VIII Анализ временных рядов, прогнозирование:
Временные ряды, модели ARMA/ARIMA. Сложные модели прогнозирования. Эксплоративный анализ временных рядов.

IX Общение с заказчиком:
Проекты машинного обучения: как выявить требования и оценить проект. Составление отчетов по исследованиям. Мастер-класс по презентации результатов.

X Data Science в маркетинге и e-commerce:
Цели, задачи, решения и критерии успешности применения Data Science. Маркетинг Data-Driven vs интуиция. Типы данных и примеры датасетов. Методы сбора из разных источников. Подготовка и обработка данных, извлечение смысла и визуализация. Разбор атрибуции маркетинговых расходов для увеличения дохода интернет-магазина.

XI Дополнительные инструменты, среды:
Экосистема Google: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Datalab и др. Коммерческие решения HP: Vertica, Haven, IDOL, коннекторы данных. Решения от Amazon (AWS). Хранение и обработка данных в Clickhouse.

XII Дипломная работа:
Разработка и внедрение собственного ML-решения/проекта либо разработка предложенного нами кейса.

Что вы получите в результате обучения

Достигнутые результаты

Построена полносвязная нейросеть
Создан чат-бот для поиска авиабилетов
Построен классификатор изображений
Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта
Создан готовый к внедрению ml-проект

Ключевые навыки
Сбор и подготовка данных для анализа
Создание нейросетей
Генерация текстов и изображений
Создание рекомендательных систем
Выбор и реализация алгоритма под задачу
Выбор и создание фич для модели

Объем материала: ~ 165 GB

Подробнее:

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.

Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
 
Последнее редактирование модератором:

Отзывов в теме: 4

sashandenis
Премиум
Регистрация
20/06/2018
Сообщения
1
Репутация
1
Отличный курс, очень полезно, спасибо большое!
 

ezh1lk
Премиум
badge
Регистрация
31/07/2018
Сообщения
6
Репутация
1
Папка "05" является дублем "03" и внутри только 1 файл, что ооочень странно. Скорее всего при загрузке не заметили ошибку
 
Vasyanolove
Пилигрим
badge
Регистрация
10/03/2019
Сообщения
2
Репутация
3
Здравствуйте! Всё нормально со структурой и соответственно файлами?
 
Уилл Скарлет
Уилл Скарлет
Хранитель Шервуда
Администратор
badge badge badge badge
Регистрация
22/02/2018
Сообщения
24.168
Репутация
39.841
Vasyanolove
Пилигрим
badge
Регистрация
10/03/2019
Сообщения
2
Репутация
3
Максtigr
Пилигрим
badge
Регистрация
04/12/2018
Сообщения
1
Репутация
0
Вот и я об этом! Всё таки, всё ли хорошо со структурой? Папка 3 и папка 5 - так и должно быть? Спасибо!
Скорее всего да, ибо там внутри разные файлы. А так надо начать учить, дабы понять в чем дело. Удачи в изучении
 
ziizop
ziizop
Пилигрим
Регистрация
14/05/2019
Сообщения
1
Репутация
0
а только можно скачать с mail облака ?
 
vcooler
Премиум
badge badge badge badge
Регистрация
19/04/2019
Сообщения
85
Репутация
46
курс от 2018 года?
 
toxianec
toxianec
Премиум
badge badge badge badge
Регистрация
19/05/2018
Сообщения
22
Репутация
8
если честно сама подача материала так себе, код объясняется слабо, и все видеться из далека
 
ignorance
ignorance
Просветленный
badge badge badge
Регистрация
16/06/2018
Сообщения
12
Репутация
4
Nikola_92
Nikola_92
Премиум
badge badge
Регистрация
13/05/2019
Сообщения
2
Репутация
0
если честно сама подача материала так себе, код объясняется слабо, и все видеться из далека

Там в файлах есть один файлик со ссылкой на гитхаб. Вот на нем весь код, показываемый на презентации, представлен на гите в доступном формате
 
datascientist
datascientist
Премиум
badge badge
Регистрация
04/07/2019
Сообщения
3
Репутация
3
Начал смотреть курс, к раздаче вопросов нет (пока).
По курсу: препод по питону очень слабый - не подготовился, постоянно забывает какие-то детали, не знает результат сложения двух типов разных переменных, объясняет очень топорно, так что питон лучше сами подучите где-нибудь. по DS пока все хорошо
 
mihtw3
Премиум
Регистрация
23/07/2019
Сообщения
2
Репутация
0
Есть вопрос к тем, кто скачал курс: это нормально, что некоторые видеоуроки в данном курсе невозможно скачать(предположительно, битые файлы)?
Недавно на форуме, и до этого с таким явлением не сталкивался
Автору спасибо за курс, пока хорошо идёт
 
Klompster
Премиум
badge badge badge
Регистрация
10/04/2019
Сообщения
14
Репутация
25
Начал смотреть курс, к раздаче вопросов нет (пока).
По курсу: препод по питону очень слабый - не подготовился, постоянно забывает какие-то детали, не знает результат сложения двух типов разных переменных, объясняет очень топорно, так что питон лучше сами подучите где-нибудь. по DS пока все хорошо


я тебе по секрету скажу, в нетологии по питону вообще так себе преподы. За весь курс не скажу, но именно питон полный провал
 
kvn_2001
kvn_2001
Премиум
badge badge
Регистрация
14/10/2018
Сообщения
3
Репутация
1
В модуле 3 в теме 3 "Линейный классификатор, логистическая регрессия" все 6 видео относятся к предыдущей теме 2 "Метод k ближайших соседей" - то есть видео темы 2 дублируются, видео темы 3 отсутствуют. Тему 3 придется изучать по презентации и блокнотам
 
Mr.Iron Man
Mr.Iron Man
Премиум
badge badge badge badge
Регистрация
05/05/2019
Сообщения
41
Репутация
58
В модуле 3 в теме 3 "Линейный классификатор, логистическая регрессия" все 6 видео относятся к предыдущей теме 2 "Метод k ближайших соседей" - то есть видео темы 2 дублируются, видео темы 3 отсутствуют. Тему 3 придется изучать по презентации и блокнотам
 
yelanihk
Премиум
badge badge badge
Регистрация
15/02/2019
Сообщения
24
Репутация
48
Нетология очень низкоуровневый сервис. Читает курс человек, слабо представляющий Python.
Видео по некоторым урокам снято сбоку из зала, видно как ходит человек и голос преподавателя недостаточно громкий.
Такие видео размером до 1-2 Гб. Сам курс - 165Гб, что вообщем ни в какие ворота не лезет.
По сути после выкачки курса его надо самому дополнительно обработать:
- сжать видео
- из плохих видеоуроков выдернуть звук.дорожку
и т.д.
На сайте Нетологии по другим курсам админы/суппорт отвечают неторопливо и нехотя.
 
bekhancom
bekhancom
Изгнан
Регистрация
04/04/2019
Сообщения
163
Репутация
181
Вряд ли смогу скачать на пк с таким размером.
 
vitasiy
vitasiy
Премиум
badge badge badge badge
Регистрация
10/08/2019
Сообщения
30
Репутация
10
Это прям религия какая-то))
 

Создайте учетную запись или войдите, чтобы комментировать или скачивать материалы!

У вас должна быть учетная запись, чтобы оставлять комментарии

Зарегистрироваться

Создайте учетную запись. Это просто!

Авторизоваться

У вас уже есть аккаунт? Войдите здесь.

Похожие темы

str09
Ответы
9
Просмотры
11K
doshan90
doshan90
Малыш Джон
Ответы
0
Просмотры
7K
Малыш Джон
Малыш Джон
Arsenn32
Ответы
2
Просмотры
5K
shylep
Bekapon
Ответы
0
Просмотры
3K
Bekapon
Bekapon
Малыш Джон
Ответы
4
Просмотры
5K
Юлия Пастушкина
Arsenn32
Ответы
3
Просмотры
5K
Glory_dude
Сверху Снизу