Курсы по data engineering от KARPOV.COURSES
Мы собрали 4 курса обучения Data Engineering.
Мы собрали 4 курса обучения Data Engineering.
- Основы Python и SQL.
- Математика и статистика для анализа данных.
- Машинное обучение и моделирование.
- Визуализация данных и презентация результатов.
- Владение Python и SQL для анализа данных.
- Понимание математических и статистических методов.
- Навыки разработки и обучения моделей машинного обучения.
- Умение визуализировать данные и представлять результаты.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.
- Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
- Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
- Обработка естественного языка (NLP).
- Практическая реализация моделей с использованием PyTorch.
- Разработка и обучение нейронных сетей.
- Применение глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
- Опыт работы с фреймворком PyTorch.
- Анализ и оптимизация моделей глубокого обучения.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.
- Введение в глубокое обучение и нейронные сети.
- Построение и оптимизация нейронных сетей.
- Работа с изображениями и обработка естественного языка (NLP).
- Реализация проектов в области компьютерного зрения и обработки текста.
- Разработка и обучение нейронных сетей с использованием современных фреймворков.
- Применение методов глубокого обучения в задачах компьютерного зрения и NLP.
- Оптимизация и настройка моделей глубокого обучения.
- Анализ и предобработка данных для обучения моделей.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.
Программа трудоустройства:
Karpov.Courses предоставляет поддержку через карьерный центр, включая карьерные консультации, помощь в составлении резюме и подготовку к собеседованиям.
- Проектирование и построение хранилищ данных.
- Разработка ETL-процессов.
- Обработка данных с использованием Python и SQL.
- Использование инструментов: Airflow, Docker, Spark.
- Проектирование и реализация хранилищ данных.
- Разработка и оптимизация ETL-пайплайнов.
- Продвинутое владение Python и SQL для обработки данных.
- Опыт работы с Airflow, Docker и Spark.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.
Оцените подборку курсов
Вы оценили подборку курсов
- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- Работа с системами контроля версий Git/Github.
- Уверенное владение SQL и базами данных.
- Навыки визуализации данных в Metabase.
- Базовые знания Python для анализа данных.
- Опыт работы с Git/Github.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.
Программа трудоустройства:
Предоставляется помощь в трудоустройстве.
- Построение хранилищ данных с использованием dbt (Data Build Tool).
- DataOps-практики и автоматизация процессов обработки данных.
- Интеграция dbt с инструментами оркестрации, такими как Dagster и Airflow.
- Практическая реализация ETL-процессов и аналитических задач.
- Владение инструментом dbt для трансформации данных.
- Опыт построения и оптимизации хранилищ данных.
- Навыки автоматизации ETL-процессов.
- Знание SQL и Jinja для обработки данных.
Документ по завершении обучения:
Сертификат.
- Изучение SQL и баз данных.
- Визуализация данных с использованием Metabase.
- Основы Python для анализа данных.
- Работа с системами контроля версий Git/Github.
- Уверенное владение SQL и базами данных.
- Навыки визуализации данных в Metabase.
- Базовые знания Python для анализа данных.
- Опыт работы с Git/Github.
Документ по завершении обучения:
Диплом об окончании курса.