Курсы Data Engineeringinging

Продвинутый курс для тех кто хочет занять свое место на переднем крае инноваций.

Совместно с профи из российских Data Science компаний мы разработали курс Machine Learning, ориентированный на практику. Вы изучите принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering и оценку моделей. В конце обучения на курсе примените все изученные методы на финальном проекте и сможете собрать Git-репозиторий с решенными кейсами.

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения от классических моделей до нейронных сетей.

Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей знаний! Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5 раз в течение ближайших 3 лет. И Deep Learning - это передний край данной индустрии.Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.Курс познакомит с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.

В современных компаниях накапливается большой объем данных, из которых можно извлекать важную аналитику, строить гипотезы или модели прогнозирования. Data Engineeringing - это специалист, который собирает данные из разных источников, очищает их и передает в удобном виде аналитикам для принятия бизнес-решений.Аналитикам данных нужно знать, как работает хранилище данных, в каком виде там хранятся данные, как они обрабатываются и как их можно получить для анализа.Курс ориентирован на практику и основные инструменты, подходит для тех, кто имеет базовые знания языка Python. За два месяца вы освоите все важные этапы Data Engineeringinging.

Освойте самую востребованную профессию 2021 года!

Чтобы быть крутым специалистом в Machine Learning не достаточно просто разобраться в принципах работы классических моделей, нужно быть универсальным специалистом и понимать, как именно это работает, и тут понадобится математика.