Обновлено

19.04.2024

Автор

Элина Фролова

На чтение

28 минут

Топ-29 курсов по Data science

Компании по всему миру всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы предоставлять более качественные услуги и повышать прибыль. Для обработки таких массивных дата-сетов крупные фирмы ищут хороших специалистов, которые могли бы анализировать и визуализировать данные в удобный формат для дальнейшего построения бизнес-стратегий и прогностических моделей. В подборке вы найдёте лучшие курсы по изучению Data Science с нуля на русском языке, в том числе и бесплатные мини-курсы по подбору профессии и созданию моделей машинного обучения. 

Вас ждёт полноценное практическое обучение методам сбора, анализа и интерпретации информации, кроме того, вы сможете использовать искусственный интеллект и компьютерное зрение при проектировании ПО и обработке данных.

Ниже вы можете рассмотреть 29 курсов по Data Science

Средние зарплаты

hh.ru

Data Scientist

80 000 ₽ — 500 000 ₽

28 875 ₽
82 500 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Формат обучения построен на уникальной технологии связывания 2-3 различных тем в рамках одного модуля. Так вы сможете комплексно подойти к новым знаниям и примените их на практике, которая предполагается после каждого модуля. В ходе всего обучения вы будете вести сквозной проект, поэтому к концу курса у вас будет собран большой кейс в портфолио. 

1.
Обработка и анализ данных в SQL
2.
Программирование на Python
3.
Работа с API
4.
Общая математика
5.
Data Science
6.
Корпоративные финансы
7.
Производные финансовые инструменты: фьючерсы и опционы
8.
Стохастика в финансах
9.
Структурированные финансы

Чему вы научитесь

Разрабатывать алгоритмы машинного обучения
Применять знания из линейной алгебры и теории вероятностей
Работать с библиотеками Pandas и Numpy
Очищать и нормализовывать данные для Data Science
Анализ больших массивов данных
46 350 ₽
92 700 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Вы освоите работу с большими массивами данных, используя машинное обучение и Python. Обучение включает в себя большое количество практических заданий, при выполнении которых вы закрепите полученные знания.

1.
Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки
2.
Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари
3.
Библиотеки для анализа данных: Pandas
4.
Библиотеки для анализа данных: визуализация
5.
Знакомство с машинным обучением
6.
Основные модели машинного обучения: линейная регрессии
7.
Бинарная классификация
8.
Валидация. Почему это важно
9.
Решающие деревья
10.
Feature Engineering, Feature Selection
11.
Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
12.
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Чему вы научитесь

Работать на Python
Применять принципы Machine Learning
Создавать и применять функции
Проектировать рекомендательные системы

Инструменты

150 840 ₽
251 400 ₽
Ещё -45% по промокоду

Программа курса

Программа курса длится более года. За это время вы просмотрите видеоуроки в рамках 53 тематических блоков и сможете отрабатывать знания на практике. За весь курс вы создадите 8 проектов для профессионального портфолио.

1.
Основы программирования на Python + Python для анализа данных
2.
Подгрузка данных
3.
Разведывательный анализ данных
4.
Введение в машинное обучение
5.
Математика и углубленное машинное обучение
6.
ML в бизнесе

Чему вы научитесь

Получать данные из веб-источников или по API
Использовать основные алгоритмические конструкции
Программировать на Python
Строить математические и ML модели
Работать с Github и Kaggle
2 820 ₽ в месяц
33 838 ₽
45 117 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Обучение строится на видео с теорией и 25 практических заданиях. Можно обращаться к куратору по вопросам обучения. Преподаватели на курсе — опытные практики из ведущих организаций: Сбербанка, МАИ, ВТБ.

1.
Основы математики для Data Science
2.
Основы статистики и теории вероятностей
3.
Основы статистики и теории вероятностей. Продвинутый уровень

Чему вы научитесь

Пользоваться библиотекой SymPy и возможностями языка Python для решения математических задач
Применять тесты и другие статистические инструменты в рамках науки о данных
Использовать в Data Science знания из машинного обучения и теории вероятностей
Разбираться в математических формулах, теоремах, методах для Data Science

Инструменты

4,3

Data Science в медицине от GeekBrains

18 Месяцев
228 уроков
74 474 ₽
124 124 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Курс рассчитан на 18 месяцев. За это время вы освоите несколько тематических блоков и создадите 15 работ для портфолио.

1.
Подготовительные видеокурсы
2.
Программирование и математика
3.
Машинное обучение
4.
MySQL и библиотеки Python
5.
Нейронные сети
6.
Анализ данных в медицине
7.
Прикладные задачи анализа медицинских данных
8.
Курсы со свободной датой старта

Чему вы научитесь

Анализировать данные медицинских исследований: заболеваемость, результаты тестирования препаратов.
Пользоваться машинным обучением в области медицины.
Разрабатывать нейросети.
Программировать.

Искусственный интеллект и Data Science в медиаиндустрии

Рекомендательные системы на различных стриминговых платформах (Яндекс.Музыка, Кинопоиск и др.) были разработаны с использованием AI-моделей. Более того, при создании популярного сериала «Карточный домик» использовались методы Data Science для обработки данных пользователей, смотревших похожее шоу: аналитики собирали информацию о том, какие эпизоды чаще всего проматывались вперёд, в какой момент убавлялся звук и когда серия выключалась на середине просмотра. Таким образом продюсеры получили информацию о том, как удержать внимание зрителя, и создали успешный проект на основе этих данных.

6 986 ₽ в месяц
83 834 ₽
139 724 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Вас ждут два модуля, изучение которых позволит получить высокооплачиваемую профессию в области Data Science и Machine Learning. Вы будете изучать теорию, а затем опробуете все усвоенные знания на практике.

1.
Введение в Data Science
2.
Основы статистики и математики

Чему вы научитесь

Проектировать математические и статистические модели машинного обучения
Разворачивать и администрировать инфраструктуру для автоматизации обработки информации
Программировать на Python
Анализировать данные с помощью различных инструментов
Формулировать и проверять гипотезы
129 600 ₽
288 000 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Данная программа курса включает в себя не только теоретическое освоение основ профессии аналитика даннах и менеджера, но и выполнение практических заданий по всем тематическим блокам.

1.
Ступень 1. Инструменты для базового анализа данных
2.
Ступень 2. Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных
3.
Ступень 3. Специализация и погружение в Data Science

Чему вы научитесь

Анализировать аудиторию
Оптимизировать расходы по unit-экономике
Проводить анализ рекламных компаний
Собирать и обрабатывать данные
Визуализировать результаты анализа

Программа курса

Вы освоите Data Science, сможете профессионально работать с данными, используя машинное обучение и нейронные сети. Закрепите полученные знания на практике и во время работы над итоговым проектом.

1.
Получение и подготовка данных: SQL
2.
Python для анализа данных
3.
Построение Machine Learning моделей
4.
Нейронные сети и NLP
5.
Рекомендательные системы
6.
Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Чему вы научитесь

Строить ML-модели
Использовать техники машинного обучения
Писать запросы на SQL
Автоматизировать работу с массивами
Работать с данными без переноса в таблицы

Программа курса

План обучения можно получить на почту. В нём описаны роли в программировании и компетенции, которые необходимы для профессионала. Чек-листы помогут вам разобраться в индустрии, советы от HR направят в нужной траектории и научат вести себя на собеседованиях.

Чему вы научитесь

Программировать на нескольких языках
Применять машинное обучение
Внедрять ИТ-технологии для решения задач бизнеса
Разбираться в data science

Инструменты

Программа курса

Вас ждут теоретические занятия, на которых вы научитесь использовать библиотеки Python для работы с данными, а также вы выполните итоговый проект и получите отзыв от преподавателя.

1.
Вебинар. Введение в курс
2.
Видеоурок. Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas
3.
Вебинар. Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas
4.
Видеоурок. Визуализация данных в Matplotlib.
5.
Вебинар. Визуализация данных в Matplotlib
6.
Видеоурок. Обучение с учителем в Scikit-learn
7.
Вебинар. Обучение с учителем в Scikit-learn
8.
Видеоурок. Обучение без учителя в Scikit-learn.
9.
Вебинар. Обучение без учителя в Scikit-learn и введение в итоговый проект
10.
Вебинар. Консультация по итоговому проекту

Чему вы научитесь

Применять арифметические операции с числами в Python
Работать с большим количеством данных
Визуализировать данные на графиках
Строить алгоритмы машинного обучения
Использовать дополнительные возможности Python для работы с данными

Преподаватели

Использование Data Science в рекрутинге и HR

BigData и интеллектуальный анализ данных упростили подбор CV для рекрутинговых агентств: HR-специалистам стало сравнительно проще сортировать информацию и искать лучших кандидатов для организации, ведь поиск и отбор по определённым параметрам теперь можно выполнять автоматически с помощью парсинга резюме со всех доступных онлайн-площадках, в том числе и соцсетей.

Программа курса

Обучение Data Science позволит вам освоить способы работы с большими объемами данных и повысить свою квалификацию как специалиста. Вас ждут занятия в небольших группах по 5-10 человек, много практики и полезной информации.

1.
Основы Python
2.
Библиотеки для анализа данных
3.
База данных и SQL
4.
Математическая статистика и теория вероятностей
5.
Основные модели Machine Learning
6.
Работа с неразмеченными данными
7.
Работа с разными типами данных
8.
Нейронные сети
9.
Хорошие практики Data Science
10.
Бесплатный курс "Учись учиться"

Чему вы научитесь

Работать с библиотеками и базами данных
Строить модели машинного обучения
Программировать на Python
Проводить А/В-тестирование
Использовать нейронные сети
4

Data Scientist от Eduson Academy

9 Месяцев
215 уроков
130 100 ₽
325 249 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы изучите ёмкую, полезную и актуальную теорию, а затем закрепите знания при помощи практических заданий. Вы также выполните ряд проектов, которые пополнят ваше портфолио. Карьерный центр поможет успешно трудоустроиться. 

1.
Введение в Data Science
2.
Основы программирования
3.
Python для анализа данных
4.
Работа с Linux
5.
Углубленное программирование
6.
Работа с системой контроля версий Git
7.
Основы статистики и теории вероятности
8.
Обработка данных
9.
Анализ данных для бизнеса
10.
SQL и работа с базами данных
11.
Разведочный анализ данных (EDA)
12.
Аналитический сторителлинг
13.
Математика для Data Science
14.
Введение в машинное обучение
15.
Модели машинного обучения
16.
Рекомендательные системы
17.
Feature Engineering
18.
Повышение качества работы модели
19.
Внедрение модели
20.
Мониторинг модели
21.
Как применять инструменты Data Science в бизнесе
22.
Карьерный акселератор
23.
Английский для IT-специалистов
24.
Финальный проект и диплом

Чему вы научитесь

Разбираться в основах программирования
Работать с ключевыми инструментами в сфере Data Science
Разбираться в статистике, теории вероятности и других разделах математики на достаточном для работы уровне
Обрабатывать и анализировать данные
Использовать модели машинного обучения
Составлять план профессионального развития

Инструменты

108 900 ₽
Ещё -15% по промокоду

Программа курса

Обучение проходит в формате вебинарах по удобному расписанию. У каждого студента есть личный наставник, который индивидуально помогает разбираться с темами модулей и домашними заданиями. Также вы можете обращаться в поддержку в чате. В курсе вы найдете только самую нужную информацию для получения профессии Data Scientist. 

1.
Бесплатный курс "Учись учиться"
2.
Введение. Подготовка к работе
3.
Синтаксис Python
4.
Линейная алгебра для исследования данных
5.
Основные библиотеки для анализа данных
6.
Базы данных и SQL
7.
Линейная алгебра, методы оптимизации
8.
Математическая статистика
9.
Основные модели Machine Learning с учителем
10.
Работа с неразмеченными данными
11.
Обработка временных рядов
12.
Обработка текстов
13.
Нейронные сети
14.
Секреты успеха Data Science
15.
Взаимодействие с командой. Scrum и Agile
16.
Карьера и развитие

Чему вы научитесь

Программировать на Python
Использовать методы математической статистики
Проектировать базы данных
Использовать модели машинного обучения
Использовать в работе нейросети

Инструменты

5 333 ₽ в месяц
192 000 ₽
320 000 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Программа курса рассчитана на 20 месяцев. За это время вы пройдёте несколько ступеней обучения и изучите множество тем, связанных с машинным обучением. В конце курса вас ждёт реальный кейс в качестве дипломного проекта.

1.
1 ступень. Погружение
2.
Основы визуализации данных
3.
3 ступень. Машинное обучение, Deep Learning и нейронные сети
4.
4 ступень. Soft Skills и управление проектами
5.
Итоговый проект — реальный кейс от Dodo Brands

Чему вы научитесь

Строить полносвязные нейросети.
Писать чат-боты, классификаторы изображений, рекомендательные системы.
Собирать и готовить данные для анализа.
Выбирать и реализовывать алгоритм под задачу.
Пользоваться математическими операциями во время работы над программным кодом.
6 629 ₽ в месяц
145 842 ₽
243 070 ₽

Программа курса

Вас ждет 80 тематических блоков и 80 практических занятий, за которые вы изучите основы профессии Data Scientist, а затем освоите выбранное вами направление из трех доступных на курсе: машинное обучение, аналитика данных или дата-инженерия.

1.
Первый уровень: базовая подготовка
2.
Второй уровень: специализация
3.
Итоговые проекты
4.
Бонусные курсы

Чему вы научитесь

Анализировать данные
Применять методы машинного обучения
Мыслить на языке данных
Строить аналитические модели
Использовать математику и статистику

Как визуализация данных спасала жизни в 19 веке

Одним из пионеров работы с данными и их визуализации была Флоренс Найтингейл, широко известная в Великобритании как основатель современного ухода за больными. Она работала в больнице для британских солдат и направляла различные петиции для улучшения санитарных условий, однако в правительстве не очень-то прислушивались к просьбам, да и никто не хотел разбираться в многочисленных статистических данных в виде неупорядоченных цифровых и текстовых данных. 

Именно поэтому Флоренс разработала диаграмму смертей и их причин, продемонстрировавшую, что сокращение смертности в больницах приведет к спасению тысяч жизней. В марте 1855 года правительство направило санитарный комитет, который очистил питьевую воду и модернизировал систему вентиляции больницы, в результате чего резко повысился процент выживаемости пациентов. Это был один из первых случаев, когда визуализация данных использовалась для убеждения политиков в необходимости социальных реформ.

Программа курса

Курс включает в себя теоретические и практические задания, основанные на реальных примерах, для лучшего понимания программы обучения.

1.
ELT: Структура и типы источников данных
2.
DWH Basics
3.
DWH Intermediate
4.
Business Intelligence
5.
DWH Advanced topics
6.
Recap
7.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Выгружать данные веб-счетчика
Работать с аналитическими приложениями
Настраивать аналитические движки
Визуализировать данные
Развертывать BI-решения
3 216 ₽ в месяц
115 800 ₽
193 000 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Вам предстоит изучать теоретические материалы, решать практические задания и работать в команде. После успешной защиты итогового проекта вы получите диплом. 

1.
SQL и получение данных
2.
Python, статистика и математика для анализа данных
3.
Feature engineering и предобработка данных
4.
Математика для анализа данных
5.
Построение модели
6.
Менеджмент data-проектов
7.
Рекомендательные системы
8.
Распознавание изображений, машинное зрение
9.
Обработка естественного языка (NLP)
10.
Итоговый хакатон
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Собирать и анализировать данные
Строить нейросети и функциональные алгоритмы
Работать с базами данных
Программировать на Python
Курировать разработку проектов в data science
244 440 ₽
407 400 ₽
Ещё -45% по промокоду

Программа курса

Программа обучения рассчитана на 2 года. За это время вы пройдёте базовый, основной и профессиональный блок. Все они приведут вас в реальную работу. 

1.
БАЗА
2.
ОСНОВНОЙ БЛОК
3.
УРОВЕНЬ PRO

Чему вы научитесь

Предсказать, окупится ли новый проект
Оценить будущий спрос на товары и услуги
Улучшить системы рекомендаций в соцсетях и сервисах
Создать приборы для автоматической постановки диагноза пациенту
Усовершенствовать транспортное движение
Построить систему распознавания лиц

Преподаватели

Инструменты

Программа курса

В течение четврёх онлайн-занятий в формате видео-лекций вы познакомитесь со спецификой деятельности аналитиков. Изучая вводный теоретический материал, вы поймете, интересна ли вам эта профессия.

1.
Как работает наука о данных
2.
Какие инструменты используют аналитики
3.
Чем отличаются профессии в аналитике
4.
С чего начать карьеру в аналитике

Чему вы научитесь

Разбираться в задачах data-специалиста
Определять карьерные траектории в аналитике
Искать возможности для развития в сфере программирования

Инструменты

Программа курса

Программа обучения состоит из двух курсов: «Machine Learning PRO» и «Deep Learning». В каждом образовательном блоке будут практические задания для закрепления теории. 

1.
Краткая программа курса «Machine Learning PRO»
2.
Программа курса «Deep Learning»

Чему вы научитесь

Разбираться в методах построения рекомендательных систем
Применять принципы разбиения выборки
Работать с нейронными сетями
Строить модели ML
Пользоваться методами предобработки данных

Инструменты

Язык программирования в Data Science

В Data Science часто используется специальный язык программирования R, оптимизированный для статистического анализа и визуализации данных. Это своего рода экосистема сбора и анализа информации, которая состоит из множества инструментов, которые позволяют пользователям подготавливать данные, создавать прогностические модели и создавать функциональные графики и диаграммы. Так, ANZ (Банковская группа Австралии и Новой Зеландии) использовала R в анализе риска для оценки вероятности дефолта по кредиту, а американское агенство недвижимости Zillow использовало R для составления прогноза цен на жилье.

Программа курса

В течение курса вы будете знакомиться не только с теорией, но и с практикой. Сможете реализовать 14 проектов, которые можно приложить к портфолио. Обучение займёт 2 года.

1.
Основной блок — 2 месяца

Чему вы научитесь

Изучать прикладную математику
Создавать и клонировать репозиторий
Выполнять влияние веток
Создавать запрос истории кода
Программировать на нескольких языках

Программа курса

Программа обучения направлена на отработку прикладных решений при работе с рекомендательными системами. Вы погрузитесь в инфраструктуру датасетов, сегментирование пользователей и проведение A/B-тестов.

1.
Модуль 1. Классические методы рекомендаций
2.
Модуль 2. Контентные методы рекомендаций
3.
Модуль 3. Современные методы рекомендаций
4.
Методы 4. Персонализация
5.
Модуль 5. Проектная работа

Чему вы научитесь

Сегментировать пользователей
Внедрять рекомендательные системы
Анализировать метрики качества рекомендаций
Проводить A/B тесты
Проектировать систему персонализации

Инструменты

13 500 ₽
18 000 ₽
Ещё -7% по промокоду

Программа курса

Вас ждет 14 онлайн-занятий, на которых вы узнаете основы работы в сфере Data Science, а также выполните итоговый проект, который добавите в свое портфолио.

1.
Основы программирования на языке Python
2.
Numpy и Pandas — инструменты, которые помогают получать данные
3.
Работа с машинным обучением
4.
Презентация проектов

Чему вы научитесь

Программировать на языке Python
Работать с библиотеками Pandas и Numpy
Понимать принципы устройства искусственного интеллекта
Создавать простые модели машинного обучения
Настраивать нейронные сети

Инструменты

Программа курса

Вас ожидают 8 онлайн-уроков с подробным разбором теории, а также домашние задания, чтобы вы могли опробовать свои навыки на практике.

1.
Основы клиент-серверного взаимодействия. Парсинг API
2.
Парсинг HTML. BeautifulSoup, MongoDB
3.
Системы управления базами данных MongoDB и SQLite в Python
4.
Парсинг HTML. XPath
5.
Scrapy
6.
Scrapy. Парсинг фото и файлов
7.
Selenium в Python
8.
Работа с данными

Чему вы научитесь

Работать с MongoDB
Собирать данные через Soap
Формировать запросы
Работать с базами данных
Использовать Парсинг и Краулер для поиска информации

Инструменты

Программа курса

Курс состоит из 8 уроков и является второй ступенью подготовки специалистов в области Data Science. Вы получите навыки статистического анализа и проверки гипотез, которые сможете закрепить на практике с помощью домашних заданий.

1.
Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
2.
Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
3.
Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции. Графическое представление данных
4.
Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
5.
Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы. A/B-тестирование
6.
Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Корреляционный анализ.
7.
Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
8.
Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия

Чему вы научитесь

Анализировать данные различными способами
Проводить A/B тестирование для проверки гипотез
Выявлять статистические закономерности и зависимости
Работать с большими массивами данных
Производить вычисления, связанные со случайными процессами и полями

Инструменты

Искусственный интеллект и Оскар

Приложение Swarm, работающее на основе искусственного интеллекта, уже пятый год предсказывает результаты церемонии вручения премии Оскар с 90%-й точностью! Система анализирует информацию и генерирует рейтинг каждого претендента в номинации, прогнозируя его шансы на получение каждой награды. 

Программа курса

Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики. 

1.
Построение модели
2.
Работа с заказчиком
3.
Рекомендательные системы
4.
Компьютерное зрение
5.
Обработка естественного языка (NLP)
6.
Временные ряды
7.
Итоговый хакатон
8.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Выдвигать и проверять гипотезы
Проектировать модели машинного обучения
Оценивать эффективность ML-моделей
Подбирать алгоритмы для моделей
Интерпретировать результаты исследований

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите все инструменты ML-инженера, а в конце выполните итоговый проект, который добавите в свое портфолио.

1.
Введение в Python
2.
Введение в Python. ООП, модули, базы данных
3.
Основы Python для ML
4.
Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
5.
Основные методы машинного обучения
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Работать с большим объемом данных
Программировать на языке Python
Использовать математику и теорию вероятности
Взаимодействовать с базами данных
Использовать систему контроля версий Git

Инструменты

Программа курса

Смотрите лекции в любое время вне зависимости от расписания. Семинары будут проходить в вечернее время с преподавателями УрФУ. Не забывайте, что для освоения программы в полной мере необходимо уделять минимум 15-20 часов в неделю. Последний семестр будет полностью направлен на подготовку к дипломной работе. 

1.
1 семестр. Основы профессии. Python. Статистический анализ. Научные исследования
2.
2 семестр. Введение в специализацию. Алгоритмы машинного обучения. Математика, которая стоит за ними. Основы автоматизации
3.
3 семестр. Погружение в ML. ML-инженерия, управление проектами, работа с большими данными
4.
4 семестр. Выпускная квалификационная работа. Подготовка и защита выпускного проекта

Чему вы научитесь

Строить и проверять гипотезы
Создавать ML-модели
Работать с Big Data
Разрабатывать архитектуру
Обучать нейронные сети

Программа курса

Во время обучения вас научат работать с многомерными свертками и создавать NLP. После курса вы в течение месяца будете выполнять сложную дипломную работу под руководством наставника, которая станет главным украшением вашего портфолио. 

1.
Пререквизиты
2.
Персептрон
3.
Многослойная нейронная сеть
4.
Свёрточные сети
5.
Современные свёрточные архитектуры
6.
Рекуррентные сети
7.
Механизм внимания
8.
Компьютерное зрение
9.
Работа с текстом
10.
GAN
11.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Выбирать данные из линейной регрессии с помощью генератора
Решать задачи с использованием Beam-Search и Teacher Forcing
Реализовывать сеть генерации
Строить языковые модели
работать с многомерными свертками

Инструменты

В заключение

В обязанности дата-сайентистов входит сбор, анализ и визуализация данных, а также работа с инструментами по обработке BigData, а финальная модель или дашборд используются для принятия управленческих решений на основе реальной информации о потребителях, продажах или конкурентах. Например, именно результаты работы data scientist`ов напрямую могут влиять на изменение стратегии фирмы в части расширения географии торговой сети или создания новой продуктовой линейки. Кроме того, инструменты Data Science могут использоваться в любой сфере: от медицины до разработки мобильных приложений, помогая сократить временные затраты и снизить продуктовые издержки.

Data Science постоянно развивается и движется вперед, а это означает, что специалисты должны быть готовы постоянно изучать новые методики и технологии интерпретации и визуализации данных, поэтому непрерывное обучение является неотъемлемой частью профессии, а прохождение специализированных курсов может дать серьёзное преимущество на старте карьеры: вы освоите статистику, математику, основы Python, визуализацию данных в BI и Tableau, а также сможете создавать и обучать AI/ML-модели для выявления зависимостей и составления прогнозов.

Наверх