Открыто

Курс Data Scientist [2021] [Level UP] [Ирина]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Toxich, 7 янв 2021.

Цена: 25900р.-93%
Взнос: 1684р.

Основной список: 17 участников

Резервный список: 4 участников

  1. 7 янв 2021
    #1
    Toxich
    Toxich ЧКЧлен клуба
    Курс Data Scientist [2021]
    Level UP
    Ирина


    Курс Data Scientist ориентирован на начинающих разработчиков, знакомых с основами разработки на Python.

    Программа обучения Data Science содержит
    большое количество практических задач на закрепление знаний, а также мини-проекты на протяжении курса.

    Целью курса Data Scientist является понимание и умение применять на практике все необходимые технологии связанные с Data Science.

    При успешном прохождении курса студент может претендовать на должность Junior Data Scientist или Junior Data Analyst.

    Каждая из тем курса содержит практические примеры, а каждое занятие сопровождается домашним заданием для закрепления материала.

    В конце курса разберем самые популярные вопросы для собеседования.
    1. Введение. Терминология.
    • Рассмотрение различных ролей в AI-team и их навыков.
    • Различия/Сходства программирования и науки о данных.
    • Цикл разработки AI продукта.
    • Полезные ресурсы.
    2. Python + Git
    • Вспоминаем
    • Закрепляем
    • Решаем задачки
    3. JupyterLab + MarkDown

    4. Data Engineering
    • Подготовка данных для обучения (feature engineering).
    • Способы сбора/поиска данных для обучения.
    • Анализ данных (в том числе визуализация).
    • Что такое ETL?
    • Базы данных
      • SQL (на примере MySQL).
      • NoSQL (на примере MongoDB).
    • Обзор терминов: Hadoop, Spark, Hive.
    5. Modeling
    • ML (Classic models)
      • Типы:
        • Logistic Regression
        • Linear Regression
        • Decision Trees
        • Random Forest
        • XGBoost
        • Support Vector Machines (SVM)
        • K-means
        • K-Nearest Neighbors (K-NNs)
        • Principal Component Analysis (PCA)
        • Naive Bayes Classifier
        • Lasso/Ridge regression
      • Пакеты/Фреймворки для работы
      • Methods to train (initialization, optimization, regularization, and hyperparameter tuning).
      • Анализ результатов моделей, рекомендации.
    • Deep Learning
      • Типы:
        • Deep Neural Networks (DNNs) | Feed Forward Networks (FFNNs)
        • Recurrent Neural Network (RNN)
        • Long Short Term Memory (LSTM)
        • Convolutional Neural Network (CNN)
      • Пакеты/Фреймворки для работы
      • Methods to train (initialization, regularization, optimization, and transfer learning).
      • Анализ результатов моделей, рекомендации.
    • Математика для DS (базовые знания, ничего страшного)
      • Статистика (hypothesis testing, bias/variance tradeoffs, mean, variance, and mode).
      • Теория вероятностей (distributions, conditional probabilities, independence, Bayes theorem).
      • Математический анализ (derivatives, integrals)
      • Линейная алгебра (matrix vector operations, eigenvalues, eigenvectors, and combinatorics).
      • Математические функции (min/max/argmin/argmax...).
      • Математика для анализа данных (preprocessing, visualization and metrics such as
      • accuracy, R-squared, residuals, precision, and recall).
    • Обзор языка R.
    6. Deployment
    • Что такое рефакторинг. Основные подходы.
    • Обзор AWS, Azure и аналогов.
    • Preparing files (usually model architecture and parameters) for deployment.
    7. Business Analysis
    • Визуализация
      • Tableau
      • matplotlib
      • seaborn
    • Анализ того, что получилось на графиках (корреляция, среднее...).
    8. Infrastructure
    • Базовые понятия GPU / CUDA
    • Docker + Linux terminal.
    • A/B testing
    • Unit & Functional tests
    • Классические алгоритмы и структуры данных (О-большое, понятие оптимизации).
    9. Разбор классических вопросов на собеседовании

    Продажник
     
  2. Последние события

    1. Apoca
      Apoca не участвует.
      10 мар 2024
    2. HellCat
      HellCat не участвует.
      18 дек 2023
    3. skladchik.com
      В складчине участвует 20 человек(а).
      15 ноя 2023
    4. skladchik.com
      В складчине участвует 20 человек(а).
      3 ноя 2023