IT-Academy (Образовательный центр программирования и высоких технологий)

Основы Data Science

Курс по Data Science направлен на приобретение знаний, навыков и умений по извлечению, структурированию и использованию полезной информации из неструктурированных, а также разрозненных источников. Он охватывает основные современные средства Data Mining, Machine Learning и Big Data.

5 590,00 р

Data Science – это наука о данных и методах их анализа для извлечения ценных сведений. Любая компания накапливает много разной информации. Грамотное ее использование помогает улучшить рабочие процессы, повысить конкурентоспособность компании и укрепить позицию на рынке.

Data scientist как раз таки и занимается исследованием данных, выведением скрытых закономерностей. Он делает важные прогнозы, как лучше действовать в той или иной ситуации, к чему приведут в будущем определенные шаги.

Требуемый начальный уровень знаний - тест по английскому языку; решение задач на языке программирования Python; устное собеседование с преподавателем на знание основ математики.

Расписание курсов

Место проведения	Длительность	Время занятий	Осталось мест	Запись
	216 академ. часов	По набору		Записаться

Чему вы научитесь

осуществлять сбор, очистку и исследование исходных данных
находить инсайты и зависимости в структурированных и неструктурированных данных
доносить ключевые идеи с языка данных на язык бизнеса
графически интерпретировать данные
осуществлять постановку и решение задач машинного обучения согласно современному стандарту CRISP-DM
применять основные алгоритмы машинного обучения и математического программирования
пользоваться основными инструментами и фреймворками для решения задач в области Data Science
разбираться в современных архитектурах нейронных сетей и применять их на практике для решения задач
решать задачи Computer Vision / Natural Language Processing / Time Series
применять концепции и инструменты при работе с большими объемами данных
разрабатывать высококачественные рекомендательные системы
определять и выяснять требования для проектов у заказчика
определять качество построенных решений на реальных данных
разворачивать модели в production.