все онлайн-курсы
Специалист по Data Science
Обучающая программа «Специалист по Data Science» поможет вам освоить ключевые навыки, которые позволят вам работать в направлениях: Data Science, «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные сети» и «Анализ данных».
Преподаватели-практики дадут опыт и знания, которые помогут с нуля освоить востребованную профессию и решать настоящие бизнес-задачи.
Преподаватели
Python Developer. За 20 лет в IT писал программы на более чем 30 языках программирования.
Data Scientist в Dentsu Aegis Network Russia.
Главный разработчик Zval.ru, фрилансер.
Окончила две профессиональные программы Data Science от топового университета США.
Deep Learning R&D Engineer и руководитель направления в NVIDIA.
Системный администратор Linux. С 2006 года работает в филиале МТС, эксперт в области поддержки вычислительных платформ.
К. т. н., доцент кафедры «Системы автоматического управления и электротехника» МГТУ.
Frontend-программист и руководитель проектов в компании «ВТ2Б».
Математик-экономист, выпускница экономического факультета МГУ по специальности «Математические методы анализа экономики».
| 
| 
|
Содержание курса
- Создание инфраструктуры.
- Как учиться эффективно. Видеокурс от методистов GeekUniversity.
- Основы языка Python.
- Введение в Linux и облачные вычисления.
- Базы данных.
- Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.
- Сбор данных и статистическое исследование.
- Методы сбора и обработки данных из сети Интернет.
- Введение в математический анализ.
- Теория вероятностей и математическая статистика.
- Математика для Data Scientist-a.
- Методы оптимизации.
- Алгоритмы анализа данных.
- Линейная алгебра.
- Библиотеки Python для Data Science: продолжение.
- Машинное обучение. Совместно с компанией МегаФон.
- Машинное обучение в бизнесе.
- Рекомендательные системы.
- Нейронные сети.
- Системы машинного обучения в Production.
- Введение в нейронные сети.
- Фреймворки для разработки искусственных нейронных сетей.
- Задачи искусственного интеллекта. Совместно с компанией NVIDIA.
- Введение в обработку естественного языка.
- Введение в компьютерное зрение.
Курсы вне четверти:
- Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle.
- Git. Базовый курс.
- Как студенту GeekUniversity найти свою первую работу?
- История развития искусственного интеллекта. Видеокурс.
- Алгоритмы и структуры данных на Python. Интерактивный курс.
- Введение в высшую математику.
Кому подойдет данный курс
Данный курс подойдет как новичкам, так и продвинутым пользователям. Если у вас совсем нет начальной базы и вы чувствуете, что могут возникнуть сложности при изучении программы, школа предлагает дополнительные подготовительные уроки.
Приобретенные навыки
После окончания курса вы освоите следующие ключевые навыки:
- знание алгоритмов и структур данных;
- навыки программирования на Python;
- навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования singletone, adapter, factory, dependency injection и пр.;
- навыки работы с нейронными сетями;
- методы машинного обучения;
- знание линейной алгебры, математического анализа и методов оптимизации.
А также вы научитесь:
- работать в Linux и операционных системах;
- писать «чистый» код;
- решать задачи машинного зрения и распознавания естественного языка;
- применять теорию вероятности и математическую статистику.
Курс поможет вам освоить востребованную профессию с нуля и получить больше возможностей для заработка. Ведущие преподаватели-практики познакомят вас с технологиями машинного обучения, нейронными сетями, передадут вам свои опыт и знания.
Дополнительная информация
С помощью полученных знаний вы сможете, работать в штате крупной организации или же брать заказы на фрилансе, вырасти профессионально до нового уровня, а также развивать собственный проект.
