OTUS [OTUS] Data Scientist. Модуль 4 из 5 (2018)

Славный малый
Команда форума
Редактор
Разбойник
Регистрация
26 Мар 2018
Сообщения
27.597
Лайки
385.589
Монетки
133324.5
Голосов: 0
0.0 5 0 0 https://sharewood.bizhttps://sharewood.biz/threads/otus-data-scientist-%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C-4-%D0%B8%D0%B7-5-2018.40466/
#1
Автор: OTUS
Название: Data Scientist. Модуль 4 из 5 (2018)

2-png.25422


Описание:

Курс предназначен для программистов и аналитиков, которых интересует область машинного обучения и анализа данных.

Цель прохождения курса — освоение алгоритмов машинного обучения и логических методов, позволяющих находить ценную информацию в крупных массивах данных и эффективно внедрять эту информацию для решения реальных бизнес-задач.

Курс дает комплексные ответы на следующие вопросы:
- когда и зачем нужно анализировать данные?
- какую пользу приносит анализ данных?
- какие бывают данные?
- каковы принципы работы алгоритмов машинного обучения?
- как работать с неструктурированными (текстовыми) данными?
- как работать с большими данными?

После обучения вы сможете:
- использовать методы машинного обучения в практически полезных приложениях и исследованиях;
- выбирать подходящие алгоритмы и метрики;
- разбираться в математических основаниях алгоритмов машинного обучения;
- проводить предварительную обработку данных (очистка, работа с пропусками, определение типа шкал);
- проводить статистические исследования и интерпретировать их результаты;
- создавать предсказательные модели для качественных и количественных данных;
- применять методы обучения без учителя (кластеризация, снижение размерности);
- работать с ограниченными датасетами, структурированными и неструктурированными данными;
- проектировать архитектуру нейросетей и обучать их;
- самостоятельно реализовывать весь процесс: от поиска полезной информации в массивах данных до построения схемы обработки данных в боевом окружении.

Особенность курса — сбалансированное сочетание теоретического изучения и практических действий, плюс высокая степень свободы при создании проекта. Это тот случай, когда технические возможности машинных алгоритмов будут использованы для решения реальных проблем бизнеса и общества. Вы научитесь видеть за моделями практический смысл и делать обобщения с учетом особенностей данных и специфики предметной области.

В результате обучения вы не только расширите свой инструментарий в области анализа данных, но и улучшите навыки в следующих технологиях: Python, Pandas, Sklearn, Keras, нейросети, SQL, логистическая регрессия, предсказательные модели, машинное обучение, математическая статистика, Natural language processing, Deep learning.

После прохождения курса в вашем распоряжении останутся:
- презентации и видеозаписи занятий, все сопутствующие материалы;
- собственные уникальные исследования, которые можно показывать при устройстве на работу;
- один большой проект, решающий конкретную практическую проблему;
- сертификат о прохождении обучения.

Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.

Скачать:
 

Похожие темы

Сверху Снизу