Data Science: обучение, курс по аналитике данных на Python, учиться на платформе Слёрм

Учим начинающих дата-сайентистов ориентироваться в ML для решения рабочих задач

видеокурс: старт в любой момент

Data Science:

введение в машинное обучение

Купить

Программа

Проект

Для портфолио

25 минут

Среднее время лекций

132 часа

Нетривиальной практики с реальными датасетами

Без углубления

В математику

На курсе мы разбираем

Основные алгоритмы и задачи классического машинного обучения

Базовые подходы для построения нейронных сетей, фреймворк PyTorch для их написания

Основные библиотеки для анализа данных: numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-learn

Применение машинного обучения в бизнес-задачах

На курсе вас ждёт финальный проект на выбор

Модель, прогнозирующая потребление электроэнергии

Модель кредитного скоринга, предсказывающая, вернёт ли клиент банка кредит

Свой проект, если спикеры подтвердят, что его можно реализовать в рамках курса

Почему наш курс?

Разбираемся в математике, но не закапываемся в ней. Освоим уровень, нужный для понимания принципов решения ML-задач

Нетривиальная практика, основанная на бизнес-кейсах. Никаких надоевших задач про Титаник, только новые дата-сеты

Вопросы с собеседований. Даём такой материал, что после курса студент сможет претендовать на должность Junior Data Scientist

Нарастающая сложность. Делаем всё, чтобы процесс обучения был посильным для каждого

Короткие лекции с текстовыми расшифровками. Чтобы можно было с пользой проводить время за завтраком или в транспорте

Кому будет полезен курс?

Тем, кто хочет применять Data Science в текущих рабочих задачах

Тем, кто хочет получить профессию Data-сайентиста

Тем, кто работает в ML-команде, но не понимает на каком языке общаются коллеги

Что нужно, чтобы начать учиться?

Владение Python или другим высокоуровневым языком: настройка рабочего окружения, базовый синтаксис, циклы, условия, основные структуры данных

После курса вы сможете

Оценивать качество моделей с использованием метрик для задач регрессии и классификации, а также выбирать подходящие методы оценки для конкретных задач

Преобразовывать бизнес-задачи в задачи машинного обучения и выбирать алгоритмы для их решения

Работать с пропущенными данными и данными различных типов, применяя соответствующие методы обработки

Обучать и оптимизировать ML-модели с использованием Scikit-learn, XGBoost, LightGBM и CatBoost

Строить графики и визуальные представления данных для принятия решений

Применять алгоритмы kNN, Linear Regression, Logistic Regression, Clustering, Decision Trees, Gradient Boosting

Анализировать и визуализировать большие объёмы данных с помощью JupyterLab, NumPy, SciPy, Pandas, и Matplotlib

Решаем бизнес-кейсы по построению моделей предсказания:

Стоимости продажи дома

Времени доставки еды

Спроса на товары в e-com

Какие инструменты освоите?

Библиотеки

Алгоритмы

Pandas

Numpy

Matplotlib

Scikit-learn

Xgboost

Lightgbm

Catboost

Hyperopt

KNN

Linear Regression

Logistic Regression

Clusterization

Decision Tree

Gradient Boosting

Спикеры курса

Иван Аникин

Team Lead Yandex.Edadeal

Суммарный опыт в области DS более 6 лет

Отвечал за разработку и запуск ML-проектов в Yandex, Sber, SberDevices, Лента

Владимир Бугаевский

Team Lead Купер

Опыт в индустрии: 6+ лет

Подробнее о спикере

Консультировал стартапы и крупные компании по разработке и использованию ML-based-сервисов

До этого разрабатывал рекомендательную систему VK Пульс

Сейчас руководит командой Поиска в Купер

Преподаватель курсов по ML и Python в МГУ, ВШЭ, VK Образование, OzonMasters, AI Masters

Реализовал IaC для AWX в enterprise

Иван Аникин

Team Lead Yandex.Edadeal

Суммарный опыт в области DS более 6 лет

Отвечал за разработку и запуск ML-проектов в Yandex, Sber, SberDevices, Лента

Консультировал стартапы и крупные компании по разработке и использованию ML-based-сервисов

Владимир Бугаевский

Team Lead СберМаркет

Опыт в индустрии: 6+ лет

До этого разрабатывал рекомендательную систему VK Пульс

Сейчас руководит командой Поиска в СберМаркете

Преподаватель курсов по ML и Python в МГУ, ВШЭ, VK Образование, OzonMasters, AI Masters

Программа

Введение

тема 1

1.1. Введение. Структура курса

1.2. Инструкции по работе с практическими заданиями

1.3. Цикл разработки модели и специалисты в сфере анализа данных

1.4. Настройка рабочего окружения

1.5. Библиотека NumPy

1.6. Библиотека Pandas

1.7. Итоги

Анализ данных

тема 2

2.1. Введение

2.2. Качество данных и типы данных

2.3. Приемы анализа данных - сводные показатели

2.4. Приемы анализа данных - визуализация

2.5. Итоги

2.6. Практика

Постановка задачи машинного обучения на примере KNN

тема 3

3.1. Введение

3.2. Постановка задачи машинного обучения

3.3. Алгоритм k-ближайших соседей

3.4. Взвешенный алгоритм k-ближайших соседей

3.5. Виды расстояний и проблемы метода k-ближайших соседей

3.6. Итоги

3.7. Практика

Валидация модели и подготовка данных

тема 4

4.1. Введение

4.2. Валидация модели

4.3. Подготовка данных. Пропущенные значения

4.4. Подготовка данных. Категориальные признаки

4.5. Подготовка данных. Численные признаки

4.6. Итоги

4.7. Практика

Обучение с учителем — регрессия

тема 5

5.1. Введение

5.2. Линейная регрессия

5.3. Аналитическое решение

5.4. Алгоритм градиентного спуска

5.5. Регуляризация линейных моделей

5.6. Метрики качества регрессии

5.7. Итоги

5.8. Практика

Обучение с учителем — классификация

тема 6

6.1. Логистическая регрессия

6.2. Метрики качества классификации

6.3. Многоклассовая классификация

6.4. Итоги

6.5. Практика

Деревья решений

тема 7

7.1. Введение

7.2. Деревья решений

7.3. Ансамблирование алгоритмов. Bagging. Random Forest

7.4. Бустинг

7.5. Итоги

7.6. Практика

Обучение без учителя

тема 8

8.1. Задача кластеризации

8.2. Задача понижения размерности

8.3. Быстрый поиск ближайших соседей

8.4. Итоги

8.5. Практика

Оптимизация ML-пайплайна

тема 9

9.1. Введение

9.2.Target encoding

9.3. Метамодели

9.4. Оптимизация гиперпараметров

9.5. ML Pipeline

9.6. Итоги

9.7. Практика

Итоговый проект

тема 10

10.1. Введение

10.2. Задание

10.3 Защита проектов

Дополнительные модули

Введение в глубокое обучение (DL + CV)

тема 11

11.1. Введение

11.2. Deep Learning. Математическая модель нейрона. Нейронная сеть

11.3. Обучение нейронных сетей. Оптимизаторы.

11.4. Нейронные сети на PyTorch

11.5. Computer vision. Машинное представление изображения. Операции с изображениями

11.6. Сверточная нейронная сеть (CNN)

11.7. Imagenet. Alexnet, VGG.

11.8. Глубокие сверточные сети, ResNet. Эффективные свертки, Inception

11.9. Сверточные нейронные сети в PyTorch. Transfer learning & fine-tuning

11.10. Итоги

Введение в обработку текстов (NLP)

тема 12

12.1. Примеры задач, решаемые NLP подходами

12.2. Классические методы NLP

12.3. Предобработка текстов

12.4. Word2Vec и FastText

12.5. Языковые модели

12.6. Машинный перевод

12.7. Transfer Learning при работе с текстами

12.8. Классификация текстов

12.9. Итоги

Введение в рекомендательные системы (RecSys)

тема 13

13.1. Введение

13.2. Примеры рекомендательных систем

13.3. Постановка задач рекомендательных систем

13.4. Коллаборативная фильтрация. Memory based подход

13.5. Коллаборативная фильтрация. Матричные факторизации

13.6. Коллаборативная фильтрация. Линейные модели

13.7. Коллаборативная фильтрация. Нейросетевые модели

13.8. Итоги

ML System Design

тема 14

14.1. Введение

14.2. ML-проект

14.3. ML System Design

14.4. Пример дизайна - оптимизация маркетинга

14.5. Пример дизайна - прогноз спроса

14.6. Итоги

Проект (опционально)

тема 15

Сертификат

Каждому студенту, который пройдёт 80% курса, вручим свидетельство о прослушивании. А тот, кто успешно выполнит более 80% практических заданий и итоговый проект — получит номерной сертификат.

Этот курс может оплатить ваша компания

Если вы считаете, что знания, полученные на курсе, могут быть полезными на вашем текущем месте работы, оставляйте заявку с контактами компании в форме ниже или обсудите покупку курса с вашим руководителем. Как это организовать, что говорить и куда идти — написали здесь.

Как купить курс

Видеокурс без ревью

Видеоуроки, доступ 2 года

Практические задания

Свидетельство

Ревью

в рассрочку на 4 месяца или 40 000 ₽ единовременно

10 000 ₽/мес

Купить видеокурс

старт в любой момент

Видеокурс с ревью

Видеоуроки, доступ 2 года

Практические задания и стенды

Сертификат

Ревью

в рассрочку на 4 месяца или 55 000 ₽ единовременно

13 750 ₽/мес

Купить видеокурс

выбор студентов

только для компаний

Заявка от юрлица

Оставьте заявку, с вами свяжется наш менеджер и поможет подобрать подходящий тариф

Видеокурс без ревью

Видеокурс с ревью

40 000 ₽

55 000 ₽

Оставить заявку

Рассрочка

только для физических лиц

Условия рассрочки:

Процесс оформления:

Прошедшие вебинары

Больше чем Pandas: библиотеки подготовки данных для ML-моделей

На вебинаре обсудим:

Смотреть запись

На что стоит обратить внимание для эффективной работы с данными

Форматы работы с данными и их особенности

Фреймворки: pandas, swifter, polars, dask и cudf

Вебинар прошел 24.09.24

Кто такой Data Scientist и чем он занимается?

Data Scientist — это специалист в области ML, который умеет создавать модели машинного обучения. Публикуем записи с вебинара Слёрм, где даём подробное разъяснение по направлению

Кто такой Data Scientist?

Кто такой ML-инженер?

Нужна консультация?

задайте нам свой вопрос