Skilfectori llc. Erid: 2sdnjdzutyc
Наука данных - область на границе математики, машинных исследований и аналитических данных. Это помогает эффективно решать бизнес -цели, поэтому это востребовано массой работодателей. Тот факт, что: в ноябре 2023 года на страницах веб -сайта hh.Ru было опубликовано более восьмисот вакансий, когда необходимо знание науки о данных. Чтобы быть специалистом, нет необходимости иметь технические знания или навыки программирования. Чтобы овладеть направлением, действительно из нуля на курсах skillactory.
Курс «ученый данных»
Ученый из данных - это профессионал, который обрабатывает солидные объемы информации, оптимизирует ее. Он раскрывает шаблоны и дает возможность ориентироваться в бизнесе. Например, он предсказывает, будет ли продукт окупается, будет ли спрос на продукты или услуги. На курсе вы сможете получить узкую специализацию: инженер ml - разработчик или инженер cv -инженера машины - адвокат компьютерного зрения.
Вы будете программировать на python, чтобы принять его библиотеки. Анализ информация, визуализируйте их, автоматизируйте такой процесс. Работа с алгоритмами машинного обучения. Получите знания по математике и статистике, необходимым для начала карьеры.
- Введение. - Дизайн разработки. - Деятельность с информацией. - Нагрузка данных. - Статистический анализ данных. - Прием в машинное обучение.
- Руководство по карьере. - Трек ml- engeneer. - Отслеживать cv- engeneer. - Dep learning и нейронные сети. - Прием в data engineering.
1. Обучение практическому использованию, в объеме симулятора. 2. Возможность освоить специальность из оснований в течение 2 лет. 3. Документ и документ государственного стандарта после завершения курса.
Курс «ученый данных полностью предназначен для pro»
Программа была разработана вместе с академиком российской академии наук из московского государственного университета. М.В. Lomonosov и запускает дополнительные сектора по математике и статистике. Курс позволит превратиться в дату с улицы и достичь уровня младшего.
Создайте и тестируйте математические модели, решайте различные бизнес -цели. Создать и продвигать алгоритмы машинного обучения. Получите знания по математике, статистике, теории вероятности, научитесь вставить их в бизнес. Мастер sql, python, data science.
- Введение. - Дизайн разработки. - Учетная запись. - Партнерство с информацией. - Нагрузка данных. - Статистический анализ данных. - Прием в машинное обучение.
- Математика и машинное обучение. Часть 1. - Математика и машинное обучение. Часть 2. - Дискретная математика. - Ml в бизнесе.
- Руководство по карьере. - Трек ml- engeneer. - Отслеживать cv- engeneer. - Глубокое обучение и нейронные сети. - Прием к инженерированию данных.
1. Ит -наставники, которые могут помочь получить опыт. 2. Возможность научиться пройти интервью в организациях уровня google и yandex. 3. Согласие на получение места уже через год после завершения начала курса.
25 месяцев.
Из восьми часов в неделю.
Из 5658 рублей в течение месяца при установке в течение 36 месяцев.
Курс "мастер в области данных"
Разрешение науки о данных, разработанный вместе с мефи и его навыком делового партнера. Это будет соответствовать неофитам в нем, начинающим программистам и человечеству, которые когда -то работали с наукой данных. Он включает в себя несколько векторов: большие данные, обработка естественного языка, компьютерное зрение, ml-производство. В успешном завершении вы окажетесь экспертом в junior.
Программирование на python. Для обработки твердых величин уменьшаются и накапливают мнения экспертов. Преподавать нейронные сети для более эффективного функционирования. Создайте модели машинного обучения. Использование методов математического анализа, линейной алгебры, статистики, теории вероятностей.
1. Раздел 1. Начало пути. Математика. Программирование на python. Алгоритмы ml
- Адаптивная неделя. - Проведенный курс. Математический минимум. - Программирование на python. - Алгоритмы математики и машинного обучения. - Расширенное программирование на python.
1. Раздел 2. Основа профессии. Инженерные данные. Управление. Глубокое обучение
- Инженерия данных. - Глубокое исследование в науках данных.
1. Раздел 3. Индивидуальный образовательный трек. Специализации по вашему вкусу: большие данные, обработка естественного языка, компьютерное зрение, производство
- Анализ естественного языка. - Компьютерное зрение. - Mlocom ml в производстве. - Текущие модели машинного обучения. - Задачи генерации в nlp. - Расширенная визуализация данных. - Погружение в подкрепление. - Оптимизация гиперпараметрии. - Окончательный опыт и забота о проекте.
1. Окончательный проект по либеральной задаче от партнерской компании skillfactory. 2. Учителя квалифицированы в yandex.Zen, microsoft, alfa-stranding, leroy merlen, biocad, nvidia. 3. Основной и глубокий курс по математике, последние эксперты mephi.
12 месяцев.
10 часов в неделю.
8708 рублей в течение месяца при установке в течение 24 месяцев.
Курс «ученый данных из конвейера»
Еще один курс по науке о данных для всех, кто стремится освоить специальность «с нуля». Получите реальный опыт работы, который позволит начать карьеру. Программа подходит для студентов, независимо от живых лет и развития.
Встреча с машинным обучением, глубоким обучением, разработкой данных. Master python, библиотеки для обработки данных. Вы можете визуализировать информацию. Получите опыт в области математики и статистики, необходимой для знакомства с нейронными сетями и машинным обучением.
1. Прием к профессии. 2. Основы программирования на python. 3. Python для оценки данных. 4. Загрузка данных. 5. Анализ интеллекта данных. 6. Прием в машинное обучение. 7. Математика в машинном обучении. Часть i. 8. Математика в машинном обучении. Часть ii. 9. Мл в бизнесе. 10. Финальный проект. 11. Прием в глубокое обучение (бонусный раздел). 12. Прием в data engineering (бонусный раздел).
1. 8 проектов для портфеля по задачам насущных клиентов. 2. Различные форматы уроков: лекции, консультации, вебинары. 3. Помощь наставника, куратора, техническая поддержка.
13,5 месяцев.
Из 3492 рублей в течение месяца с планом рассрочки на 36 месяцев.
Курс «эксперт по нейронным сетям»
Такой специалист создает этот урок и тестирует модели машинного обучения - математические схемы для решения любых проблем. В поисках шаблонов, вытягивает предположения и предоставляет бизнес рекомендаций. Например, он может создавать программное обеспечение для автоматической диагностики, улучшить трафик на дороге. Это хорошо известная профессия в предпринимательстве, науке, области медицины.
Для разработки и обучения нейронных сетей. Программирование на python, оценка и обработки информации с помощью зодиака. Изучить информацию из нескольких источников. Работа с базами на языке sql. Провести исследование интеллекта, тестирование гипотез. Решить задачи с помощью машинного обучения.
1. База
- Блок 0. Введение. - Дизайн разработки. - Информация об обработке. - Нагрузка данных. - Статистический анализ данных. - Прием в машинное обучение.
1. Основной блок
- Математика и машинное обучение. Часть 1. - Математика и машинное обучение. Часть 2. - Ml в предпринимательстве.
1. Pro level
- Трек ml. - Глубокое обучение и нейронные сети. - Терпимость к разработке данных.
1. Возможность написать специализацию на nlp бесплатно. 2. Практикуйте в живых задачах от партнеров skillfactory. 3. Консультации по карьере.
8 часов в неделю.
Из 4992 рублей в течение месяца с рассрочками в течение 36 месяцев.
Курс «образование машин и нейронные сети»
Набор из двух дополнений для людей, которые хотят создавать машинные исследования и обучать нейронные сети. Это курс с акцентом на работу: изучать теорию, начинать понимать и решать нестандартные проблемы, применить знания в дизайне.
Программирование на python, используйте библиотеки. Создайте ml arp и train train neural online для сложных операций. Получите базовые знания о машинном обучении, углубляйтесь в науку о данных.
Machine learning pro
1. Прием в машинное обучение. 2. Методы оценки данных. 3. Регрессия. 4. Класторизация. 5. Алгоритмы на основе деревьев: вход сокровищ. 6. Алгоритмы на основе деревьев: ансамбли. 7. Оценка качества алгоритмов. 8. Временные строки в машинном обучении. 9. Системы распознавания. 10. Финал хакатон.
1. Прием в искусственные нейронные сети. 2. Freimvorki для продуктивного обучения (tensorflow, keras). 3. Нейронные сети осадка. 4. Оптимизация нейронной сети. 5. Перевод обучения и точной настройки. 6. Сегментация изображения. 7. Обнаружение объектов. 8. Введение в nlp и word entusting. 9. Повторяющиеся нейронные сети. 10. Учебно обучение (обучение подкреплению). 11. Что дальше?
1. Помогите с трудоустройством и стажировкой. 2. Сертификат в конце курса. 3.Реальные проекты в портфолио.
20 недель.
52 110 рублей.
Курс «математика для науки данных»
Знание математики и статистики в науке о данных необходимо для работы с нейронными сетями и методами машинного обучения. Важно не только знать теорию, но и иметь возможность применить ее на практике. Таким образом, skillfactory начал специальный курс для тех, кто хочет углубить знания, развиваться в профессии и достигать уровня старших в будущем.
Получите математическую и статистическую базу для дальнейшей разработки анализа данных и методов машинного обучения. Вы можете решить проблемы любой сложности.
1. Линейная алгебра. 2. Основы матанализа. 3. Основы теории вероятности и статистики. 4. Временные строки и другие математические методы.
1. Существует много практических задач в области анализа данных, прогнозирования, оптимизации. 2. Сертификат об завершении курса. 3. Способность расти до уровня старшего.
8 недель.
15 920 рублей.
Обучение для разработчиков, знакомых с основными основами, и существующих экспертов по науке о данных, которые хотят углубить знания. Курс поможет повысить уровень и стать потребованным специалистом - работа в крупных компаниях, выполнять интересные проекты, зарабатывать больше.
Будет использовать алгоритмы глубокого обучения для решения проблем компаний. Глубоко в знаниях в науке о данных. Познакомьтесь с основными библиотеками для глубокого обучения, например, tensorflow, keras.
1. Введение в искусственные нейронные сети. 2. Freems для глубокого обучения (tensorflow, keras). 3. Нейронные сети осадка. 4. Оптимизация нейронной сети. 5. Перевод обучения и точной настройки. 6. Обработка естественного языка (nlp). 7. Сегментация и обнаружение объектов. 8. Усиление обучения обучения. 9. Что дальше? Усовершенствованные нейронные сети.
1. Способность обучать 7 нейронных сетей. 2. Командовый соревнование в конце курса. 3. Консультации с наставником.
10 недель.
46 680 рублей.
Курс "python для анализа данных"
Python помогает автоматизировать сбор и анализ данных. С ним вы можете обработать большое количество информации за несколько минут. Это один из самых популярных языков программирования, который чаще всего требуется в вакансиях. Вы можете освоить его с нуля, даже если у вас не было опыта в разработке.
Вы можете искать и анализировать различные типы данных, создавать и использовать функции с помощью python. Познакомьтесь с библиотеками панды, numpy. Вы узнаете, как визуализировать информацию, писать автоматические сценарии, страницы. Научитесь искать недостатки в коде и исправлять их.
1. Мы знакомы с python. 2. Мы работаем с большими данными. 3. Мы работаем с более продвинутыми случаями. 4. Соберите данные из интернета. 5. Изучение дополнительных возможностей.
1. Начало обучения в удобное время. 2. Учителя с опытом работы в крупных компаниях - yandex, avito, niu hse. 3. Более 500 задач выполнены в течение курса.
4 месяца.
5 часов в неделю.
2393 рублей.
Онлайн -магистрация «наука данных»
Программа для тех, кто хочет освоить требуемую профессию ученых данных с точки зрения стандартов mipt engineering школа. При успешном обучении вы получите магистерский диплом одного из лучших технических университетов в россии. И они подтвердят высокую квалификацию случаев реальных компаний.
Вы будете программировать на python, чтобы применять методы машинного обучения. Основное из одного из направлений: инженер ml, инженер big data, инженер cv, инженер nlp.
1. Фундаментальная база
- Программирование на python. - Расширенное программирование на python. - Английский. - Математика и алгоритмы для машинного обучения. - Философия и философия и философия и методология науки о философии.
1. Основы профессии
- Управление для наук о данных. - Системы хранения и обработки данных. - Английский. - Инженерная разработка данных. - Глубокое обучение данных по данным.
1. Индивидуальный трек
- Анализ естественного языка - по выбору. - Современные модели машинного обучения - по выбору. - Компьютерное зрение - по выбору. - Инфраструктура больших данных - опция. - Инструменты больших данных - выбирая. - Modern devops методы - по выбору. - Ml ml в производстве - на выбор.
1. Усовершенствованные навыки
- Задачи генерации в nlp- по выбору. - Погружение в усиление обучения- по выбору. - Продвинутая визуализация данных- на выбор. - Расширенная предварительная обработка данных - по выбору.
1. Учителя из mfti, tinkoff bank, sber, vk, yandex. 2. Выпуск на основе реального бизнеса и бизнеса. 3. Поиск диплома магистратуры и онлайн -обучение.
Онлайн-магистрация "инжиниринг машинного обучения"
Получите две требуемые специальные данные и инженер ml с дипломом мастера урфу. Вам будут доступны фундаментальные знания в области науки о данных и развитие навыков в реальных проектах клиентов. Для начала вам нужен диплом бакалавра, но нет необходимости иметь опыт работы в нем - вы можете овладеть базой данных в программе.
Программирование на python. Решите проблемы с помощью нейронных сетей и методов машинного обучения. Примените искусственный интеллект для создания собственных продуктов. Разработать архитектуру баз данных: для предоставления информации, для разработки структуры его хранения. Создайте эффективные модели ml.
1. 1 семестр. Основы профессии. Питон. Статистический анализ. Научное исследование.
- Адаптивный модуль в математике. - Программирование на python. - Операционная система linux. - Программная инженерия. - Математические основы анализа данных. - Математические основы машинного обучения. - Деловое общение на английском языке. - Цифровые компетенции в научной деятельности.
1. 2 семестра. Введение в специализацию. Алгоритмы машинного обучения. Математика, которая стоит за ними. Основы автоматизации.
- Математические основы анализа данных 2. - Программа инженерная инженерия 2. - Математические основы машинного обучения 2. - Автоматизация администрирования mlop. - Глубокое обучение. - Английский. - Прогнозное моделирование.
1. 3 семестра. Погружение в мл. Ml engineering, управление проектами, работа с большими данными.
- Математические основы машинного обучения 3. - Автоматизация администрирования mlops 2. - Этика искусственного интеллекта. - Управление проектами. - Хранение, извлечение и обработка больших данных. - Разработка больших систем анализа данных. - Разработка ит-проекта.
1. 4 семестр. Окончательная квалификационная работа. Подготовка и защита окончательного проекта.
1. Бонусы студентов: задержка от армии, льготные поездки, скидки на билеты в кинотеатры, музеи, кино. 2. Случаи для портфеля для реального бизнеса и бизнеса. 3. Помощь центра карьеры в поисках работы после обучения.
24 месяца.
120 000 рублей в семестре.
Курс "инжиниринг данных"
Инженер данных собирает данные из разных источников, удаляет избыток и в удобной форме предоставляет им аналитики для решения бизнес -компаний. Вы можете узнать, как выполнить все этапы процесса за 10 недель на курсе skillfactory. Это подходит для тех, кто уже обладает базовыми знаниями о python.
Найдите источники данных и работайте с ним, создайте потоки. Master linux, hadoop, apache spark, sql запросы на обработку информации. Познакомьтесь с основными облачными фонарями.
1. Введение, практический linux. 2. Современное хранение данных. 3. Экосистема hadoop. 4. Источники данных и работа с ними. 5. Apache spark и обработка данных. 6. Hadoop как хранение данных. 7. Apache airflow для оркестровки конвейеров. 8. Обзор облачных категорий.
1. Проект через реальную задачу -data -engineer. 2. Помощь учителя и команды кураторов. 3. Обучение навыков на симуляторах.
2,5 месяца.
6-8 часов в неделю.
2 127 рублей при установке в течение 12 месяцев.
Онлайн-магистрация "анализ прикладных данных в медицине"
Обучение для тех, у кого есть диплом бакалавра,
рейтинг курсов frontend разработки и кто хочет работать на стыке медицины и это. Сделайте профессию ученых данных для решения проблем здравоохранения. Например, вы будете искать шаблоны в большом объеме информации и создавать программы, которые помогут врачам поставить диагноз.
Вы узнаете все о науке о данных - науке данных, ее анализе и систематизации. Потяните английский язык на уровень, необходимый для работы и общения с коллегами. Сделать машинное обучение, укрепить знания по математике и статистике. Научитесь разработать решения для сложных медицинских проблем.
1. Первый семестр- это основы профессии
- Программирование на python для анализа данных. - Организация исследований. - Английский для профессиональных коммуникаций. - Этические аспекты исследований в области медицины и биологии. - Математика для ml. - Молекулярная биология- на выбор. - Генетика- по выбору. - Семинар по дизайну.
1.Второй семестр является перерывом в сфере
- Современные технологии здравоохранения- при выборе. - Биостатистика. - Доказательство медицины- на выборе. - Основы инновационного управления и предпринимательства. - Алгоритмы машинного обучения. - Инженерия данных- по выбору. - Научная работа. - Семинар проекта. - Семинар проекта.
1. Третий семестр - это отдельный трек
- Принятие решений в здравоохранении - на выбор. - Omix technologies ngs - on choice. - Организация и экономика здравоохранения - по выбору. - Исследовательская работа. - Расширенные методы анализа данных- по выбору. - Персонализированная медицина- по выбору. - Расширенное программирование- на выбор. - Семинар проекта.
1. Четвертый семестр является окончательной квалификационной работой.
1. Онлайн -обучение, но диплом по полно -временной магистрации mipti. 2. Решение проблем на настоящих брифсах от партнеров skillfactory. 3. Учителя из mfti, rnimu их. Пирогов, институт фундаментальных проблем биологии российской академии наук, эксперты biocad, sber.
Продолжительность программы
2 года.
20-20-30 часов в неделю.
Из 360 рублей в месяц.
Онлайн -магистрация »анализ естественного языка (nlp) в лингвистике и it»
Совместный обучающий навыки и tsu.Determine перспективное направление в науке о данных - nlp, то есть обработка естественного языка. Станьте экспертом в развитии искусственного интеллекта для решения бизнес -хакеров. Курс подходит для выпускников бакалавриата в любом направлении.
Вы узнаете все о nlp - алгоритмы машинного обучения в области обработки и воспроизведения естественной человеческой речи. Вы можете найти и проанализировать информацию, используя текущие рамки, визуализируйте ее. Учите автомобили, протестируйте их, представьте их. Улучшить уровень иностранного языка.
1. 1 семестр. Погружение в специальность
- Адаптивное выравнивание основной математики. - Программирование на python: базовый курс. - Деловой иностранный язык. - Статистические методы в гуманитарных исследованиях. - Лингвистика в контексте современных гуманитарных и естественных научных знаний. - Базы данных i. - Операционная система linux. - Лидерство и команду. - Семинар по исследованиям и проектной деятельности. - Зимняя сессия.
1. 2 семестра. Работайте с данными и машинным обучением
- Продвинутая математика. - Основы машинного обучения. - Задачи nlp в машинном обучении. - База данных ii. - Обработка лингвистической информации: язык и мозг. - Расширенные запросы sql. - Образовательная практика- dataton. - Семинар по исследованиям и проектной деятельности. - Исследовательская работа. - Летняя сессия.
1. 3 семестра. Nlp в диалогических системах и языковых исследованиях
- Иностранный язык для экспертов. - Нейронные сети в продуктивной среде. - Современные подходы к решению проблем извлечения информации. - Генеративные задачи в nlp i. - Data engineering. - Экспериментальные методы лингвистических исследований. - Образовательная практика. - Семинар по исследованиям и проектной деятельности. - Исследовательская работа. - Зимняя сессия.
1. 4 семестр. Углубленное исследование nlp technologies
- Генеративные задачи в nlp ii. - Практическая практика. - Последняя сессия.
