Лучшие курсы по Data Science

Освойте с нуля язык программирования Python и подготовьте уверенную базу для обучения на курсе Data Science.

Что даст вам курс;

• Знания Python с самого нуля. Познакомитесь с основами одного из самых популярных языков программирования, даже если ничего не знали о нём ранее.
• Представление о работе Data Scientist. Узнаете особенности программирования в области Data Science и поймете, чем занимаются специалисты этой профессии.
• Полезные контакты. Заведете первые знакомства в IT-сфере и получите доступ в закрытые чаты, где можно обмениваться опытом и задавать вопросы.
• Готовность к поступлению в Эльбрус Буткемп. Пройдете все темы, необходимые для успешного прохождения технического интервью.

ML-инженер -это специалист, который находится на стыке анализа данных и разработки. 

Он должен уметь писать код, строить математические модели и понимать потребности бизнеса.

Перед вами - исчерпывающий starter pack для начала карьеры в ML и Data Science.

Программа курса:

• ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
• МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ В MLOPS
• КЕЙСЫ + ПРАКТИКУМ ПО РАЗРАБОТКЕ ML СЕРВИСОВ
• ОСНОВЫ DEEP LEARNING
• MFDP (MY FIRST DATA PROJECT)
• СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ

Погружение в профессию Data Scientist на языке Python.

Профессии после обучения - Data Scientist, Аналитик данных, Дата‑инженер.

Программа обучения:

• Базовые инструменты работы: IDE, bash, git. Python и понятия ООП. Работа с данными и визуализацией. Занятость 6-8 часов в день.
• Изучаем необходимый минимум математики и статистики, A/B-тестирование, с помощью классических моделей машинного обучения решаем базовые задачи: классификация, регрессия, кластеризация.
• Решаем задачи с помощью нейросетей. Изучаем pytorch. Строим полносвязные, свёрточные, рекуррентные сети. Применяем модели для классификации изображений, детекции объектов, классификации текста, рекомендаций.
• Деплой моделей. Разворачиваем обученные модели на облачных серверах, настраиваем PostgreSQL, Superset, Airflow. Выполняем финальный групповой проект.