Информация
Тип покупки: Оптовая
Взнос: 455 РУБ

Организатор: Aноним
Статус:
Доступно
Список участников
  • 1.
    Натали777
  • 2.
    oli
  • 3.
    Ануш
  • 4.
    harmagidonus
  • 5.
    ElizavetaSav
  • 6.
    Milamio
  • 7.
    Aldoni
  • 8.
    nebo2016
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
    Leomax
  • 13.
    anorex1a
  • 14.
    Maryska07
  • 15.
    Hermes
  • 16.
    Marvel8
  • 17.
    Anaa
  • 18.
    Lapka
  • 19.
    ally_1805
  • 20.
    Angela438
  • 21.
    olenca
  • 22.
    ls134
  • 23.
    bfar_a
  • 24.
    Еша
  • 25.
    Mariposa
Aноним
  • @Skladchiki
[GeekBrains] Машинное обучение (Сергей Ширкин, Федор Ерин)
Ссылка на картинку
изображение
Программа
30+ онлайн-уроков, более 65 часов обучающего контента и практика после каждого занятия
Длительность: 5 месяцев.
Модуль 1. Теория вероятностей и математическая статистика
Модуль 2. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
Модуль 3. Библиотеки Python для Data Science: продолжение
Модуль 4. Алгоритмы анализа данных
Модуль 5. Системы машинного обучения в Production
Почему стоит изучить машинное обучение?
За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза*. С помощью методов машинного обучения они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Получите востребованную профессию и зарабатывайте
от 100 000 рублей в месяц.
Что полезного в курсе?
Много практики
Вы решите пять проектных задач с применением ML: предсказание цены на недвижимость, модель кредитного скоринга и другие.
Живые занятия
В курсе 90% вебинаров с преподавателями.
Материалы
После занятий у вас останутся записи, методические материалы и готовый код, доступные в любое время.
Кому точно стоит участвовать
- Начинающим Data Scientist-ам
Систематизируете и углубите знания, пообщаетесь с экспертами и пополните резюме практическими проектами
- Аналитикам
Сможете не ограничиваться базовой аналитикой и внедрять модели Machine Learning, прогнозирующие различные показатели
- Разработчикам
Перейдете в сферу Data Science, повысите уровень дохода и будете решать интересные задачи
Математикам
Примените знания к новым задачам и освоите востребованную профессию
Программа
30+ онлайн-уроков, более 65 часов обучающего контента и практика после каждого занятия
Спойлер: Программа
Теория вероятностей и математическая статистика
  • Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
  • Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
  • Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции. Графическое представление данных
  • Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
  • Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы. A/B-тестирование
  • Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Корреляционный анализ
  • Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
  • Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия
Курсовой проект
Разведочный анализ данных (EDA) на основе выбранного датасета: визуализация, корреляционный, дисперсионный и факторный анализ
Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
  • Введение в курс. Вебинар
  • Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas. Видеоурок
  • Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas. Вебинар
  • Визуализация данных в Matplotlib. Видеоурок
  • Визуализация данных в Matplotlib. Вебинар
  • Обучение с учителем в Scikit-learn. Видеоурок
  • Обучение с учителем в Scikit-learn. Вебинар
  • Обучение без учителя в Scikit-learn. Видеоурок
  • Обучение без учителя в Scikit-learn и введение в итоговый проект. Вебинар
  • Консультация по итоговому проекту. Вебинар
Курсовой проект
Соревнование на платформе Kaggle по предсказанию цены на недвижимость, решение задачи регрессии
Библиотеки Python для Data Science: продолжение
  • Введение в задачу классификации. Постановка задачи и подготовка данных
  • Анализ данных и проверка статистических гипотез
  • Построение модели классификации
  • Оценка и интерпретация полученной модели. Обсуждение курсового проекта
Курсовой проект
Соревнование на платформе Kaggle по кредитному скорингу, решение задачи классификации
Алгоритмы анализа данных
  • Алгоритм линейной регрессии. Градиентный спуск
  • Масштабирование признаков. L1- и L2-регуляризация. Стохастический градиентный спуск
  • Логистическая регрессия. Log Loss
  • Алгоритм построения дерева решений
  • Случайный лес
  • Градиентный бустинг (AdaBoost)
  • Классификация с помощью KNN. Кластеризация K-means
  • Снижение размерности данных
Курсовой проект
Участие в одном или двух соревнованиях на Kaggle: предсказать средний балл на экзамене по математике, который получают ученики репетиторов (задача регрессии); предсказать, подойдет ли репетитор для подготовки к экзамену по математике (задача классификации)
Системы машинного обучения в Production
  • Введение в задачу предсказания оттока. Формализация задачи и сбор сырых данных
  • Загрузка данных и построение обучающей выборки. Анализ и предобработка датасета. Балансировка классов
  • Выбор и обучение модели на отобранных признаках. Сравнение качества и оценка модели
  • Оценка потенциального влияния на бизнес. Масштабирование решения
  • Подготовка к продакшену. Планировщик задач и перенос проекта из Jupyter в PyCharm
Курсовой проект
Оценка потенциального влияния на бизнес ML-решения, построение модели оттока клиентов в игровых проектах и подготовка кода для Production в PyCharm
Продажник:
 
Последнее редактирование модератором:
  • Like
Реакции: На это отреагировал(а) Foxer
17362
Складчик
Сообщения
Реакции
3
Монеты
0
Оплачено
7
Кешбэк
5
Здравствуйте.
Какого года курс?
Возможно ли самостоятельное выполнение курсовиков или без ментора будет трудно?
 
Комментарий
Мухтар
Мухтар
Организатор
Сообщения
Реакции
701
Монеты
20
Оплачено
300
Кешбэк
0
Просмотр скрытого содержимого доступен для зарегистрированных пользователей!
 
Комментарий
Сверху