Слив Профессия - Data Scientist (2019)

Тема в разделе "Программирования", создана пользователем intellect, 24 май 2019.

  1. intellect

    intellect Шкипер
    Бывалый

    Репутация:
    638
    Регистрация:
    16 дек 2018
    Сообщения:
    991
    Баллы:
    83
    1
    Оценки:
    +277 / -4
    Депозит:
    0 BTC
    Гарант сделок
    0

    Это содержимое защищено. Для просмотра содержимого Вам необходимо войти или зарегистрироваться.


    Описание курса:

    Курс состоит из более чем 180 часов видео и домашних заданий от ведущих специалистов по Data Scientist компаний Mail.ru, Ivi и Avito.

    Первые два набора уже удачно состоялись, и студенты вовсю погрузились в базовые алгоритмы ML, feature engineering, машинное зрение, Data Scientist в e-commerce, временные ряды и прогнозирование стоимости акций и других товаров. Их преподавателями стали эксперты из Yandex Data Factory, Rambler&Co, Сбербанк Технологии и теперь у вас появится возможность получить все необходимые знания и навыки для работы в области больших данных.

    Программа обучения:

    I Подготовительный блок:

    Экспресс-обучение основным инструментам: Python 3, git, библиотеки numpy, pandas. Обзор основного математического аппарата: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.

    II Введение в data science, основные инструменты:

    Что такое data science, big data, как это работает и где применяется. Эксплоративный анализ и библиотеки визуализации данных. Обзор методов машинного обучения в бибилотеке scikit-learn.

    III Базовые алгоритмы и понятия машинного обучения:

    Разбор основных задач и алгоритмов машинного обучения: деревья решений, метод k ближайших соседей, линейный классификатор и логистическая регрессия, кластеризация. Проверка точности модели. Проблема переобучения и борьба с ней: регуляризация, ансамблирование.

    IV Feature engineering:

    Проблемы качества и размерности данных. Уменьшение размерности данных. Методы декомпозиции. Cпрямляющие пространства.

    V Рекомендательные системы:

    Введение в рекомендательные системы. Неперсонализированные рекомендации. Персонализированные рекомендации. Развитие рекомендательных систем.

    VI Распознавание изображений, машинное зрение:

    Базовая теория. Обзор кейсов применения. Нейросети. Разбор реальных задач: рукописный ввод, детекция и сегментация объектов на изображении.

    VII Обработка естественного языка (NLP):

    Введение в обработку текста. Обзор существующих библиотек, их использование и доработка. Использование внешних ресурсов. Грязные тексты: что это такое и как с ними работать. Дистрибутивная семантика. Чатботы: разбор генерации текстов. Нейросети для NLP.

    VIII Анализ временных рядов, прогнозирование:

    Временные ряды, модели ARMA/ARIMA. Сложные модели прогнозирования. Эксплоративный анализ временных рядов.

    IX Общение с заказчиком:

    Проекты машинного обучения: как выявить требования и оценить проект. Составление отчетов по исследованиям. Мастер-класс по презентации результатов.

    X Data Science в маркетинге и e-commerce:

    Цели, задачи, решения и критерии успешности применения Data Science. Маркетинг Data-Driven vs интуиция. Типы данных и примеры датасетов. Методы сбора из разных источников. Подготовка и обработка данных, извлечение смысла и визуализация. Разбор атрибуции маркетинговых расходов для увеличения дохода интернет-магазина.
     
    • Like x 1
  2. Teodred

    Teodred Незнакомец
    Пользователь

    Репутация:
    0
    Регистрация:
    24 сен 2019
    Сообщения:
    1
    Баллы:
    1
    1
    Оценки:
    +0 / -0
    Депозит:
    0 BTC
    Гарант сделок
    0
    Cпасибо, очень информативно.
     
  • О нашем сайте

    piratebuhta.pw это уникальный проект посвященный всем видам заработка в сети, как легальным так и криминальным. Здесь вы сможете ознакомиться со всеми видами обманов и приемов которые используют мошенники, дабы в дальнейшем обезопасить себя.
  • Дисклаймер

    Администрация не несёт никакой ответственности за публикации на данном форуме. Если Вы считаете, что в темах и сообщениях может содержаться информация, запрещённая законами, а так же УК РФ, просим незамедлительно сообщить Администрации.