Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 140.824
- Реакции
- 77.729
Специалист по Data Science Плюс
часть 11
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Спойлер: Информация по частям.
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
Часть 2.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1
Часть 4.
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2
Часть 8.
- Базовый SQL
- Командная строка/Git
Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных
Часть 10.
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Мастерская
- Продвинутый SQL
Часть 13.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3
Часть 14.
- Временные ряды
Часть 15.
- Обработка естественного языка
Часть 16.
- Компьютерное зрение
- Сборный проект - 4
- Выпускной проект
* по мере прохождения обучения возможны изменения.
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Продажник: practicum.yandex.ru/promo/long-courses/data-scientist
СКАЧАТЬ
часть 11
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Спойлер: Информация по частям.
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
Часть 2.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1
Часть 4.
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2
Часть 8.
- Базовый SQL
- Командная строка/Git
Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных
Часть 10.
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Мастерская
- Продвинутый SQL
Часть 13.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3
Часть 14.
- Временные ряды
Часть 15.
- Обработка естественного языка
Часть 16.
- Компьютерное зрение
- Сборный проект - 4
- Выпускной проект
* по мере прохождения обучения возможны изменения.
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Продажник: practicum.yandex.ru/promo/long-courses/data-scientist
СКАЧАТЬ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Python в аудио-спецэффектах: как работают нейросети изнутри [Александр Иванов]
- Трансформеры и LLM: от архитектуры до продакшна [Сергей Левченко]
- Без воды Уроки по нейросетям [Тариф Конструктор] [Nazacamore]
- Вектор дня: торговля на малых ТФ [Vesperfin] [Арина Веспер]
- [Аудиокнига] Правила продуктивности для невротика. Инструкция по выживанию для тревожных, прокрастинаторов и остальных [Виталий Бужан]
- Один идеальный день глазами проктолога [Оксана Стукалова]
- Клуб ИИ: SMM-агенты, контент-машина и автоматизация соцсетей [Макс Юдин]
- Цифровая обработка сигналов на Python. От инженера к разработчику [Александр Иванов]
- Недвижимость как бизнес. Как сдавать законно, платить меньше налогов и получать стабильный доход [Дмитрий Подлужный]
- Йога питания. Осознанное питание для тела, ума и души [С. М. Неаполитанский, Амрита Неаполитанская]