Профессия: Data Scientist от основ Python до нейросетей [2021]
Moscow Coding School
Богдан Салып, Михаил Доброхвалов, Илья Бодров-Круковский, Джама Рузиев, Александр Пшеничников, Галима Ахмадуллина
Онлайн-буткемп, у которого только одна цель – сделать из вас универсального солдата в областях Data Science и Machine Learning с нуля.
Начнем с программирования на Python и основ машинного обучения, а дальше погрузимся в практику с нейронными сетями и глубоким обучением.
После завершения программы, вы сможете выйти в реальный мир и найти себя в индустрии.
1. Реальные проекты для портфолио
2. Тесты на закрепление теории
3. Проверка практических работ
4. Ревью кода и комментарий от ментора
5. Консультации и поддержка в чате курса
6. Дополнительные материалы
7. Сертификат об окончании курса1. Строить алгоритмы по анализу данных
2. Оперировать данными в формате JSON
3. Сочетать инструменты машинного обучения
4. Создавать модели подходящие профилю задачи
5. Применять на практике NumPy, Pandas, Matplotlib
6. Общаться с API через HTTP-запросы
7. Скрапить и парсить данные напрямую с сайтов
8. Создавать нейросети для распознавания текста и объектов1. Новички, которым интересна набирающая обороты отрасль
2. Разработчики, стремящиеся освоить прикладные аспекты ML
3. Аналитики, желающие повысить точность своих прогнозов
4. Менеджеры, которым важно видеть закономерности в цифрах
5. Биохимики, работающие на стыке с программированиемМодуль 1 - Основы Python
Модуль 2 - Машинное обучение
- Принципы программирования
- Синтаксис и основные возможности
- Структуры данных в Python
- Циклы и условные выражения
- Методы манипуляций строками
- Списки, кортежи, словари
- Функции и организация кода
- Объектное программирование
- Исключения и обработка ошибок
- Работа с модулями и API
Модуль 3 - Скрапинг данных
- Jupyter Notebook
- NumPy, Pandas
- Matplotlib, scikit-learn
- Регрессия
- Классификация
- Предобработка данных
- Оценка и регуляризация
- Алгоритмы ML
- Обучение с подкреплением
- Обучение без учителя
Модуль 4 - Глубокое обучение
- HTTP starter guide
- Запросы GET и POST
- Работа с API
- XML, JSON
- Библиотека BeautifulSoup
- Selenium
- Автоматизация задач
Модуль 5 - Сверточные нейросети
- Типы нейронных сетей
- Архитектура deep learning
- Слои
- Перцептрон
- Веса
- Функция ошибки
- Градиентный спуск
- Back propagation
Модуль 6 - Основы SQL
- Архитектура нейронной сети
- Фильтры
- Подготовка и обучение
- Разные уровни сети
- Stride и padding
- Слой pooling
- Классификация
- Реляционные базы данных
- Выборка данных
- Отношения между таблицами
- Слияние таблиц
- Пользователи и роли
- Ограничения
- Представления
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.