Тебе,
будущий миллионер
Например, Crema Caffe

Big Data Science Boom

Greens Idea совместно с партнёрами из MSI Future во 2й раз проводит свой супер-интенсив курс по Data Science. Мероприятие будет проходить в г. Киев,  15 марта - 7 мая 2021 года.

Курс состоит с 8 недель интенсива, 40 дней обучения в аудитории в будние дни + домашнее задание на выходные дни. Обучение проходит с 10 часов до 17 с кофе-брейками и обедом. 
Занятия проходят в небольшой группе (9 человек). Это позволяет, с одной стороны, научиться работать в команде, а с другой – добиться индивидуального подхода к каждому слушателю.

 

Внимание: осталось 1 свободное место.

 

 

Пришло время для старта карьеры в Data Science

 

Data Science сейчас — самая прорывная профессия. С 2012 по 2019 годы количество вакансий специалистов выросло в 20 раз. Заработные платы в этом сегменте – от 1200 дол. в странах СНГ.
Обучение ориентировано на практику, поэтому в курсе 20% теории и 80% практики на реальных данных. К концу обучения вы сможете продемонстрировать работодателям Git-репозиторий с решенными кейсами и овладеете всеми необходимыми навыками, библиотеками, технологиями для старта карьеры!

 

 

Для кого Специализация:

  • Новичок. Вы хотите освоить профессию Data Scientist с нуля. Для этого вам не потребуется специальных знаний, выходящих за рамки школьной программы. На специализации вы получите достаточную математическую подготовку и опыт программирования на Python, чтобы решать задачи машинного обучения.
  • Программист. Вы пополните портфолио рекомендательной системой, нейронными сетями, выполняющими разные задачи, примете участие в соревнованиях на Kaggle, хакатонах.
  • Аналитик. Вы уже работаете с данными, SQL, хотите расширить набор приемов, научиться работать с облачными хранилищами, попрактиковаться с Hadoop и Spark или полностью сменить профессию. Вы освоите новую область, прокачаетесь в Big Data и сможете смело двигаться в направлении Data Science.

 

 

 

 

 

Краткая программа специализации

  1. Основы программирования на Python + Python для анализа данных
  • Введение в программирование на Python
  • Анализ данных в Pandas и NumPy
  • Визуализация, очистка данных и feature engineering
  • Работа c файлами, html-страницами и API

 

  1. Mатематика и статистика для Data Science
  • Линейная алгебра
  • Матанализ и методы оптимизации
  • Основы статистики и теории вероятности
  • Анализ временных рядов и другие математические методы

 

  1. Практический Machine Learning
  • Введение в машинное обучение
  • Предобработка данных
  • Основные модели машинного обучения
  • Оценка качества алгоритмов

 

  1. Deep learning и нейронные сети
  • Фреймворк TensorFlow, библиотека Keras и другие
  • Сверточные нейронные сети и компьютерное зрение
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Анализ естественного языка и другие задачи DL

 

  1. Data Engineering
  • Hadoop
  • Spark
  • ETL и BI
  • Облачные технологии AWS и Azure


  1. Менеджмент для Data Science
  • Data Science в production
  • Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
  • Управление data science проектом и командой
  • Общение с заказчиками

 

 

Вот чему вы научитесь на курсе:

— Использовать Python и библиотеку Pandas для анализа данных; 

— Применять на практике все основные методы машинного обучения (обучение с учителем и без учителя), решать распространенные типы задач (регрессии, классификации, кластеризации), уверенно пользоваться основными библиотеками, оценивать и оптимизировать модели; 

— Использовать технологии Deep Learning и обучать нейронные сети (в том числе сверточные и рекуррентные) для решения всех основных задач, включая задачи компьютерного зрения и работу с естественным языком;

— Оптимизировать и предобучать нейронные сети; 

— Решать основные задачи Data engineering, включая сбор и подготовку данных, и работать с «большими данными»; 

— Применять полученные навыки в production, выбирая оптимальные решения для целей бизнеса, и управлять Data Science проектом.

 

За подробной информацией пишите на E-mail [email protected]

Стоимость курса – 39798 грн.

 

После оплаты на указаный вами  E-mail будет выслана инструкция для регистрации на курс.

 

Оплатить