Morti
Администратор
- 13 Янв 2014
- 147.389
- 27.320
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 ПО ССЫЛКЕ НИЖЕ
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 ПО ССЫЛКЕ НИЖЕ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Последнее редактирование модератором:
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Андрей Кобец] [kobezzza] IndexedDB в действии. Тариф Расширенный (2025)
- [Инфоурок] Базовая компьютерная подготовка с изучением Windows, Word, Excel, интернета
- [Product University] Blockchain Developer c нуля
- [Venator Browser] Закладки, каталог и статьи из OSINT браузера Venator Red 2.0
- Linux для разработчиков [2024] [Слёрм] [Павел Калашников]
- [plc-edu] Дмитрий Громов - HMI Язык C++ в среде Qt Creator
- Чиним сломанные процессы [Podlodka.io, Михаил Дружинин, Дмитрий Константинов и др.]
- [Глеб Учитель] [Stepik] Проектирование архитектуры и интеграций (API / брокеры) сервисов
- Все про базы данных [Podlodka.io, Дмитрий Константинов, Константин Евтеев и т.д]
- Терминал Linux. Основы работы в командной строке [Stepik]