Закрыто [Повтор] [Нетология] Data Scientist (Вячеслав Мурашкин)

Программа занятий

• I
  SQL и получение данных (онлайн)
  20 ЧАСОВ
  В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать их.
• II
  Python для анализа данных (онлайн)
  35 ЧАСОВ
  Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это в языке Python.
• III
  Эксплоративный анализ и предобработка данных
  37 ЧАСОВ
  Когда данные получены, нужно изучить их, выявить закономерности, а также подготовить для создания модели. Вы научитесь визуализировать данные, проверять их на целостность, валидность, полноту, очищать от шумов, пропущенных значений, работать с размерностью, а также создавать фичи для моделей.
• IV
  Построение модели
  53 ЧАСА
  Вы научитесь строить основные модели обучения с учителем и без, а также ансамбли моделей. Кроме этого, сможете подбирать метрики, чтобы оценивать качество модели, итерационно повышать его и бороться с переобучением.
• V
  Работа с заказчиком
  8 ЧАСОВ
  Вы научитесь планировать разработку data science-проектов, а также грамотно рассказывать заказчикам о результатах исследований.
• VI
  Рекомендательные системы
  20 ЧАСОВ
  В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.
• VII
  Распознавание изображений, машинное зрение
  36 ЧАСОВ
  Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов — а также научитесь строить нейросети.
• VIII
  Обработка естественного языка (NLP)
  28 ЧАСОВ
  Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
• IX
  Итоговый хакатон
  8 ЧАСОВ
  В конце программы вам предстоит поучаствовать в хакатоне: в команде за ограниченное время решить бизнес-задачу. Это поможет закрепить практикой навыки работы с данными, а также привыкать работать с данными в команде.
• X
  Дипломный проект
  60 ЧАСОВ
  Разработка и собственного ml-решения/проекта под руководством наставника.