Fargo
Администратор
- Регистрация
- 3 Дек 2015
- Сообщения
- 156.674
- Реакции
- 755.134
Специалист по Data Science Плюс
часть 11
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Спойлер: Информация по частям.
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
Часть 2.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1
Часть 4.
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2
Часть 8.
- Базовый SQL
- Командная строка/Git
Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных
Часть 10.
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Мастерская
- Продвинутый SQL
Часть 13.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3
Часть 14.
- Временные ряды
Часть 15.
- Обработка естественного языка
Часть 16.
- Компьютерное зрение
- Сборный проект - 4
- Выпускной проект
* по мере прохождения обучения возможны изменения.
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Продажник: practicum.yandex.ru/promo/long-courses/data-scientist
СКАЧАТЬ
часть 11
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Спойлер: Информация по частям.
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
Часть 2.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1
Часть 4.
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2
Часть 8.
- Базовый SQL
- Командная строка/Git
Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных
Часть 10.
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Мастерская
- Продвинутый SQL
Часть 13.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3
Часть 14.
- Временные ряды
Часть 15.
- Обработка естественного языка
Часть 16.
- Компьютерное зрение
- Сборный проект - 4
- Выпускной проект
* по мере прохождения обучения возможны изменения.
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Продажник: practicum.yandex.ru/promo/long-courses/data-scientist
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [МИФ] Культ зверя и славянские оборотни. От лютичей и берендеев до волкодлаков и заклятых сорок [Марина Голубева]
- Школьный курс в вопросах и ответах: Химия + Физика [Т. А. Жуляева, С. В. Вахнина]
- Дистанционное видение: полное руководство (Часть 1 из 2-х) [Бретт Стюарт]
- Дистанционное видение: полное руководство (Часть 2 из 2-х) [Бретт Стюарт]
- Терапия Системного Трея (ТСТ) [КТЦ Бурхан] [Денис Бурхаев]
- [МИФ] Попробуй, ты сможешь! 12 супернавыков для развития инициативности, устойчивости и самостоятельности у школьников [Филлис Фагелл]