Капоне
Администратор
- Регистрация
- 1 Апр 2015
- Сообщения
- 154.226
- Реакции
- 465.805
Специалист по Data Science Плюс
часть 11
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Спойлер: Информация по частям.
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
Часть 2.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1
Часть 4.
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2
Часть 8.
- Базовый SQL
- Командная строка/Git
Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных
Часть 10.
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Мастерская
- Продвинутый SQL
Часть 13.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3
Часть 14.
- Временные ряды
Часть 15.
- Обработка естественного языка
Часть 16.
- Компьютерное зрение
- Сборный проект - 4
- Выпускной проект
* по мере прохождения обучения возможны изменения.
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Продажник: practicum.yandex.ru/promo/long-courses/data-scientist
СКАЧАТЬ
часть 11
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Спойлер: Информация по частям.
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
Часть 2.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1
Часть 4.
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2
Часть 8.
- Базовый SQL
- Командная строка/Git
Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных
Часть 10.
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Мастерская
- Продвинутый SQL
Часть 13.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3
Часть 14.
- Временные ряды
Часть 15.
- Обработка естественного языка
Часть 16.
- Компьютерное зрение
- Сборный проект - 4
- Выпускной проект
* по мере прохождения обучения возможны изменения.
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Продажник: practicum.yandex.ru/promo/long-courses/data-scientist
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Закрытая группа Центра практика (октябрь 2026) [practicebox] [Анна Селиверстова, Ольга Миллер, Калинина Кристина]
- Ланчбоксы: идеи блюд на 30 дней [Klaudia Tobiasz] + Ланчбоксы: 60 новых рецептов для ланчбокса [Joanna Anger, Anna Piszczek]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 01 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 02 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 03 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 04 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]