Курсы по финансовой аналитике от KARPOV.COURSES

1. Основы Python и SQL.
2. Математика и статистика для анализа данных.
3. Машинное обучение и моделирование.
4. 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.

1. Введение в глубокое обучение и нейронные сети.
2. Построение и оптимизация нейронных сетей.
3. Работа с изображениями и обработка естественного языка (NLP).
4. 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.

1. Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
2. Рекуррентные и сверточные нейронные сети.
3. Обработка естественного языка (NLP).
4. 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.

1. Аналитика: понимание метрик, данных и их взаимосвязей; формулирование и проверка продуктовых гипотез; эффективное взаимодействие с аналитиками.
2. Data Science: основы машинного обучения; формулирование и приоритизация задач; оценка финансового эффекта; сбор, разметка и анализ данных.

• Умение принимать обоснованные решения, опираясь на данные.
• Навыки взаимодействия с аналитическими и Data Science командами.
• Способность формулировать и проверять продуктовые гипотезы.
• Понимание основ машинного обучения и их применения в бизнесе.