Екатерина Трофимова
Екатерина — младший научный сотрудник в лаборатории методов анализа больших данных при НИУ ВШЭ. Обучалась на экономиста в МГУ. Окончила магистратуру по прикладной математике и информатике в НИУ ВШЭ, где на данный момент является аспиранткой факультета компьютерных наук. Занимается исследовательскими проектами, пишет статьи и применяет Python, ML-фреймворк PyTorch, технологию компьютерного зрения и графовые нейронные сети.
На онлайн-курсах Екатерина обучает разведывательному анализу данных.
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.
Чему вы научитесь
Преподаватели
Младший научный сотрудник; Исследователь Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных
ML-Engineer
Руководитель команды LightAutoML в Сбербанк
Доктор физико-математических наук; Академик РАН; Заведующий кафедрой математической логики и теории алгоритмов
Эксперт Data Science
Head of Marketing Analytics
Эксперт по Data Science
Эксперт по Data Science
Исполнительный директор
Преподаватели
Программа курса
Вы с нуля изучите инструменты для работы специалиста в Data Science. На выбор доступны три тарифа обучения: "Базовый", "Оптимальный" и "VIP".
Чему вы научитесь
Преподаватели
Младший научный сотрудник; Исследователь Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных
ML-Engineer
Руководитель команды LightAutoML в Сбербанк
Эксперт Data Science
Head of Marketing Analytics
Ментор в Skillfactory
BI-разработчик
Исследователь NLP и AI
Эксперт по Data Science
Эксперт
Эксперт по Data Science
Исполнительный директор
Data Scientist
Преподаватели
Программа курса
Курс проходит онлайн и включает себя прикладные документы, дополнительные материалы и поддержку эксперта. Участники узнают о методе фасилитации и освоят его основные инструменты и приёмы, научатся решать кейсы.