Профессия Data Scientist: машинное обучение

Кому подойдёт этот курс

• Новичкам в IT. Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.
• Программистам. Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.
• Менеджерам и владельцам бизнеса. Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

• Программировать на Python. Освоите самый популярный язык для работы с данными.
• Визуализировать данные. Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
• Работать с библиотеками и базами данных. Освоите базы данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3, научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib.
• Применять нейронные сети для решения реальных задач. Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
• Строить модели машинного обучения. Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
• Писать рекомендательные системы. Создадите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

Профессиональные навыки после обучения:

• Владение Python для машинного обучения
• Применение алгоритмов машинного обучения
• Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
• Написание рекомендательных систем
• Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
• Работа с нейронными сетями
• Работа с библиотеками pandas, numpy, matplotlib

1. Аналитика. Начальный уровень
2. Статистика и теория вероятностей
3. Машинное обучение. Начальный уровень
4. Математика для Data Science
5. Машинное обучение. Средний уровень
6. Универсальные знания программиста
7. Английский для IT-специалистов