Курсы Data Engineeringinging

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.

Освойте самую востребованную профессию 2021 года!

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

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.

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.

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