Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Хекслет
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
City Business School
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
ЦАППКК
Слёрм
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Моя Альфа школа
SF Education
Coddy
Сотка
ИППСС
Skysmart
Digital Skills Academy
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
99 баллов
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
PIXEL
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Леттерс
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Хекслет
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
City Business School
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
ЦАППКК
Слёрм
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Моя Альфа школа
SF Education
Coddy
Сотка
ИППСС
Skysmart
Digital Skills Academy
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
99 баллов
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
PIXEL
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Леттерс
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Этот курс будет полезен в первую очередь тем, кто уже имеет опыт в Data Science. На этом курсе у вас будет возможность повысить свой профессиональный уровень, освоить множество новых инструментов и оценить новейшей подход к практическим занятиям. Здесь преподаватели будут давать вам максимум практики для того, чтобы вы нарабатывали себе кейсы в портфолио. Все задания будут разнообразными, чтобы вы могли показать работодателю свою универсальность.
Курс посвящён Machine Learning: вы научитесь работать с продакшн-кодом, решать нестандартные программные проблемы и участвовать в командной разработке.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Data Scientist; Старший аналитик
Senior Data Scientist SberDevices
Senior-разработчик; Кандидат технических наук
Team Lead data scientist
Data Scientist
Руководитель отдела исследований и разработок
Data Scientist в Газпромбанк
Эксперт ОГЭ; Репетитор ЕГЭ и ОГЭ по английскому языку; Преподаватель по английскому и испанскому языку
Программа курса содержит 9 тематических блоков и 60 тем суммарно. В конце курса — итоговый проект для портфолио и отработки навыков.
Вы научитесь работать с продакшеном.
Вы сможете использовать свойство систем, при котором несколько вычислений выполняются одновременно.
Вы научитесь рассматривать специализации.
Вы познакомитесь с фреймворком.
Вы сможете использовать инструмент автоматизированного машинного обучения.
Вы поймёте больше о дублировании кода.
Вы сможете самостоятельно использовать метод отслеживания потенциальных клиентов.
Вы сможете применять легкий в использовании фреймворк для создания веб-приложений.
Вы рассмотрите инструмент для сборки образа.
Вы научитесь использовать портативную расширяемую платформу.
Вы научитесь пользоваться алгоритмами ускоренного вычисления дискретного преобразования.
Вы сможете рассмотреть один из способов машинного обучения.
Вы разберётесь в процессе разделения цифрового изображения на несколько сегментов.
Вы научитесь использовать самую распространённую в мире облачную платформу.
Вы сможете производить code review.
Вы рассмотрите принцип работы рексистем.
Вы сможете использовать класс задач машинного обучения с учителем.
Вы отработаете предыдущие темы на практике.
У вас будет возможность задать преподавателю вопросы.
Вы познакомитесь с новыми понятиями.
Вы сможете анализировать графы.
Вы рассмотрите алгоритмы подобия.
Вы отработаете знания на практике.
Вы познакмитесь с компактным способом представления порождающих вероятностных моделей.
Вы научитесь работать с MCMC-сэмплингом.
Вы сможете применять более чёткий вариант тестирования.
Вы рассмотрите линейные модели.
Вы отработаете знания на практике.
Вы сможете узнать больше о Bayesian network.
Вы поработаете с алгоритмом классификации машинного обучения.
Вы научитесь использовать новый метод самообучения.
Вы попрактикуетесь.
Вы познакомитесь с "многорукими бандитами".
Вы сможете применять Марковский процесс принятия решения.
Вы рассмотрите итераторы.
Вы научитесь использовать группу численных методов для изучения случайных процессов.
Вы сможете использовать обучение временной разнице.
Вы научитесь применять этот алгоритм, действующий в соответствии с политикой.
У вас будет возможность задать преподавателю вопросы
Вам предстоит определиться с темой вашего будущего проекта.
Вы научитесь искать вакансии.
Вы представите промежуточные итоги работы над проектом.
Вы получите обратную связь от преподавателей.
Вы представите итог вашей работы.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Проверять ваши домашние задания будут эксперты, а также вас будет сопровождать куратор, который поможет справиться с трудностями. Вы получите профессиональные советы, рекомендации и лайфхаки.
HR бизнес-партнер
Торги по банкротству: организация, участие и процедуры
Разработчик Android. Углубленный уровень
Project Manager в IT