Data Science and Machine Learning: Fundamentals
21000,00 ₴
Код курса: DSML
Тривалість: 21 година / 7 занять
Телефонуйте зараз щоб дізнатися більше:
+38 098 805 4511
Про курс
У світі існує величезна кількість інформації. Аби мати користь від цих даних, їх потрібно впорядкувати та проаналізувати. Data Science вивчає методи обробки даних, а також статистичні методи й методи проєктування та розробки баз даних. На основі отриманої інформації створюються нейронні мережі та інтелектуальні системи.
Data Science вважається перспективним, затребуваним і високооплачуваним напрямком. Привабливості напряму додає й те, що необов’язково бути програмістом, аби будувати кар’єру в галузі роботи з даними: професія Data Scientist часто приваблює математиків та аналітиків.
Аудиторія
- бізнес-аналітикам, які хочуть розвиватися у сфері Data Science;
- Data Analysts, які прагнуть підвищити кваліфікацію;
- математикам і статистикам, які планують перейти до роботи з даними;
- фахівцям, які хочуть змінити сферу діяльності та опанувати перспективну ІТ-професію;
- тим, хто хоче систематизувати знання з аналізу даних і Machine Learning.
Чого навчаться учасники
Після завершення курсу учасники зможуть:
- розуміти основні поняття й завдання Data Science та Machine Learning;
- планувати етапи Data Science-проєкту та працювати з відповідними методологіями;
- збирати, очищувати, трансформувати й готувати дані до аналізу;
- візуалізувати дані за допомогою Power BI та R;
- створювати моделі прогнозування та класифікації;
- будувати моделі кластеризації та рекомендаційні системи;
- оцінювати якість навчених моделей і обирати найкращі варіанти;
- працювати з часовими рядами та прогнозуванням подій;
- упроваджувати моделі машинного навчання для подальшого використання;
- підготувати й захистити власний курсовий проєкт.
Попередні вимоги
Для ефективного навчання учасникам бажано:
- мати базове розуміння математики та статистики;
- мати досвід роботи з таблицями й даними;
- впевнено користуватися персональним комп’ютером;
- мати базові навички програмування або роботи з аналітичними інструментами — буде перевагою.
Попередній професійний досвід у Data Science не є обов’язковим.
Рівень курсу
Фундаментальний
Програма курсу
- Вступ до Data Science і Machine Learning
- Базові поняття Big Data, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence
- Історія розвитку Data Science, сучасні перспективи
- Хто такий Data Scientist, навички. Питання на співбесіді.
- Огляд процесу Data Science-проєкту
- Сценарії використання і застосування ML у сучасному світі
- Огляд успішних проєктів у сферах Big Data і Machine Learning
- Планування і підготовка роботи
- Історичний огляд методологій ведення Data Science-рішень
- Детальний огляд сучасного Data Science процесу і його етапів
- Команда та ролі фахівців у проєктах Data Science
- Огляд популярних фреймворків та інструментів для Data Science-рішень
- Workshop 1. Етап Business Understanding
- Основи роботи з системою контролю версій
- Завантаження вихідних даних для аналізу в систему (ETL)
- Data cleansing and transformation
- Data Sampling and Quantization
- Workshop 2. Підготовка даних для проєкту
- Підходи та методики для візуалізації даних
- Практика: Візуалізація даних за допомогою Power BI і R
- Теоретичний огляд проблеми та основних методів
- Вступ до штучних нейронні мережі для розв’язання різних завдань
- Процес створення реальних програмних моделей для прогнозування і класифікації
- Оцінка точності навчених моделей, вибір найкращої
- Workshop 3. Створення моделей прогнозування та класифікації
- Теоретичний огляд проблеми та основних методів
- Процес створення реальних програмних моделей для кластеризації, рекомендаційних алгоритмів
- Оцінка точності навчених моделей, вибір найкращої
- Вступ до обробки природної мови
- Workshop 4. Створення моделей кластеризації та рекомендаційних моделей
- Часові ряди і прогнозування подій
- Імплементація моделей машинного навчання для подальшого використання
- Обговорення результатів виконання домашніх завдань
- Приклади архітектур повноцінного проєкту
- Workshop 5. Імплементація моделей машинного навчання
- Підбиття підсумків курсу, презентація проєктів
- Рекомендовані матеріали та кроки для подальшого вивчення
Надіслати заявку
📩 info@sso.net.ua
☎️ 38 098 805 45 11
| ✉️ | 📅 | ☎️ | 🔝 |
