Математика и Machine Learning для Data Science + курс по Soft skills от Skillfactory

Смотреть курс на Skillfactory
Дешевле на 5% с промокодом

Полная стоимость

83 400 ₽/курс 41 700 ₽/курс
-50%

Минимальный платеж в месяц

3 475 ₽/мес

Это минимальный платеж в рассрочку. Рассрочка в Skillfactory без % и первый платеж через 3 месяца.

Длительность

Длительность:

5,5 месяцев

Дата начала

Дата начала:

29 Ноября
Дешевле на 5% с промокодом
Смотреть курс на Skillfactory

Для кого

Курс предназначен для тех, кто стремится осмыслить механизмы Machine Learning в сфере Data Science.

Чему научитесь

В рамках курса учащиеся знакомятся с алгоритмами искусственного интеллекта, изучают математические принципы, применимые к нейросетям, развивают способности к инновационному решению задач, приобретают практические умения в области анализа данных и прогнозирования, а также углубляют понимание математических основ для разработки систем машинного обучения.

Программа обучения

1. Основы векторной математики
2. Введение в дифференциальное и интегральное исчисление
3. Принципы теории случайных процессов и анализ данных
4. Анализ последовательностей данных и дополнительные математические инструменты
5. Знакомство с принципами искусственного интеллекта
6. Техники подготовки информации для аналитической обработки
7. Изучение методов анализа зависимостей
8. Тренировка моделей для предсказательного анализа

Кто преподает

1. Эмиль Магеррамов, занимает должность главного операционного директора в Data Lab компании EORA, обладая глубокими знаниями в области анализа данных и программирования на Python.

2. Аяна Шелике, преподаёт статистику и линейную алгебру в МИЭФ НИУ ВШЭ, являясь выпускницей факультета математики МГУ, с богатым опытом в обучении данных дисциплин.

3. Антон Киселев, возглавляет департамент исследований и разработок в EORA, имеет профессиональные знания в сфере Data Science и искусственного интеллекта.

Формат обучения

Программа курса предусматривает активное применение знаний на практике, включая работу с заданиями из области анализа данных, прогнозирования и улучшения процессов.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
1. Математические операции
2. Программирование на Python
3. Исследование данных, предсказательные модели, улучшение процессов

Инструментарий и платформы:
1. Slack

О курсе

Все курсы "Skillfactory"
Отзывы о Skillfactory
4.80
5.0 5
Денис,

Fullstack-разработчик на Python

Закончив курсы по фуллстек разработке на Питоне, хочу поделиться своими впечатлениями. Начинал я имею небольшую базу знаний и поначалу не верилось что смогу пройти до конца, но по мере прохождения курса стало понятно что мне нравится обучение и становится всё интереснее, по мере того как видишь какой-то результат. JavaScript для меня был темным лесом, но оказалось что после курса бэкенда и того знания Python, что дается на курсе, это не так сложно. Безусловно были моменты когда опускались руки, но главное перебороть этот момент, в любом случае если что тебе помогут менторы. Я очень доволен тем что обратился именно в SkillFactory и однозначно могу советовать его всем.

Ответить

next1 комментарий

 
5.0 5
Ирина Сафонцева,

Профессия Аналитик данных

О школе узнала из случайной рекламы в соц.сети. Заинтересовала специальность - Аналитика данных. Попросила менеджеров школы выслать подробную информацию о курсе. Программа достаточно обширная, рассматривается много различных тем, инструментов для работы с данными. Привлекло, что курс по времени занимает примерно 18 месяцев, т.е. примерно такое же время, как дается в ВУЗе на специализацию (не общие дисциплины).
Сразу хочу отметить, что работаю в области ИТ, имею дело с БД и данными. Программа не для новичков в области ИТ, если вы не работаете с данными и не сталкивались с анализом, SQL, программированием, то будет непросто.
Материалов много, заданий много, вебинары - каждую неделю. Поддержка студентов замечательная. Ответ практически на любое задание можно найти в чате поддержки. Кураторы отвечают оперативно, записывают видео с пояснениями.
Могу порекомендовать курс тем, кто действительно хочет много учиться и осваивать новую профессию.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Галина,

Тестирование на Python

Учусь на курсе тестировщик-автоматизатор на Python. Учиться интересно, в целом все нравится. Написано понятно, если тема не раскрыта достаточно подробно есть ссылки на сторонние ресурсы. В конце каждого модуля - практическое задание на закрепление материала. Также, пока проходишь модуль, делаешь маленькие простые задания "на усвоение" прочитанного. Есть мелкие недочеты, но не критично(довольно долгая проверка практических заданий, открытие модулей по календарному расписанию). В целом, в дальнейшем взяла бы здесь еще один курс.

Ответить

next0 комментариев