Advanced

Курс Data Science и Machine Learning в Киеве

На курсе будут рассмотрены различные задачи машинного обучения с точки зрения работы с данными и особенностей различных моделей машинного обучения.

На курсе используется язык Python, как самый распространенный на сегодняшний день язык для работы с машинным обучением и анализом данных.

Длительность 13 занятий
Периодичность 1 занятие в неделю

Цель курса

  • Получить общее представление об анализе данных и машинном обучении;
  • Понять предназначение различных моделей машинного обучения и областей использования;
  • Узнать стандартные решения широко распространенных задач анализа данных.

Курс поможет вам

  • Научиться работать с данными, строить модели машинного обучения;
  • Разобраться с визуализацией различных структур данных;
  • Научиться строить предиктивные модели для анализа различных процессов.

Рассчитан на IT-специалистов и инженеров любой специальности, знающих Python, линейную алгебру, математический анализ и статистику на уровне первого курса технического вуза.

Для записи на этот курс нужно пройти тест, его можно пройти онлайн или у нас в Школе.

Преподаватели курса

Вас будут обучать практикующие специалисты, работающие в топовых компаниях.

  • Михаил Константинов

    Михаил Константинов

    Data Scientist

  • Александр Коробов

    Александр Коробов

    Founder, Researcher

  • Владислав Шмыгло

    Владислав Шмыгло

    Deep Learning Engineer

Программа курса Data Science и Machine Learning

Длительность 13 занятий
Периодичность 1 занятие в неделю
  1. Hello Python1

  2. Синтаксис языка2

    • Типы (объекты)
    • Циклы и условные операторы
    • Функции
    • Классы
  3. Работа с библиотеками3

    • Numpy
    • Pandas
  4. Hello Math4

    • Нотации
    • Операции
    • Введение в математический анализ
    • Теория вероятностей
    • Основы статистики
    • Линейная алгебра
  5. Работа с данными5

    • Табличные данные
    • Построение графиков
    • Визуализация
  6. Введение в машинное обучение6

  7. Обучение с учителем7

    • Регрессия
    • Классификация
    • Современные задачи
  8. Обучение без учителя8

  9. Регрессия9

    • Линейная регрессия
    • Оптимизация
  10. Обобщенная регрессия10

    • Полиномиальная регрессия
    • Мультиномиальная регрессия
    • Логистическая регрессия
  11. Нейронные сети11

    • Однослойная нейронная сеть
    • Многослойная нейронная сеть
    • Архитектуры нейронных сетей
  12. Обучение12

  13. Метод обратного распространения ошибки (backpropagation)13

  14. Контроль обучения14

    • Метапареметры
    • Кросс-валидация
    • Регуляризация
  15. Модели15

    • Деревья принятия решений
    • SVM
    • Анализ качества моделей
    • Метрики
  16. Введение в Deep Learning: изображения16

    • Фильтры и свертки
    • Сверточные нейронные сети
  17. Введение в Deep Learning: текст17

  18. Обработка текстов18

    • Bag of words
    • tf-idf
    • word2vec
    • Обработка и классификация текстов
  19. Последовательности19

    • Ряды, функции, последовательности, тексты
    • Рекуррентная нейронная сеть
    • LSTM
  20. Обучение без учителя20

    • Кластеризация
    • Понижение и повышение размерностей
  21. Финальный проект21

    • Постановка задачи
    • Препроцессинг
    • Создание модели
    • Оценка качества
    • Презентация результатов
Сертификат
Выпускники получают
сертификат об окончании курса
с итоговой оценкой.

Наши преподаватели и выпускники работают в топовых IT-компаниях мира

Преимущества обучения в Компьютерной школе Hillel

  • Видеозаписи занятий
  • Преподаватели-практики
  • Классы с компьютерами
  • Программа Hillel EVO
Видеообзор школы

Трудоустройство

Что мы делаем для того, чтобы вы достигли успеха?

В процессе обучения Студенты работают над реальными проектами

Бесплатные занятия по профильному английскому языку и спикинг-клабы

Бонусные занятия по базам данных и администрированию Linux

Каждый Студент проходит тестовое собеседование с HRом и IT-специалистом

Регулярные мастер-классы по подготовке резюме и поиску работы

Преподаватели — практикующие специалисты

Программа для реализации идей Студентов и Выпускников Школы
  • Идея
  • Питчинг
  • Команда
  • Реализация
  • Презентация

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Мы всегда очень ответственно стараемся подходить к вопросу подбора Преподавателей в нашей Школе. Наши Преподаватели — практикующие специалисты в крупнейших IT-компаниях города. Также они имеют как опыт преподавания в нашей Школе, так и опыт менторства по месту их профессиональной деятельности. В своей манере обучения они делают упор на последние тенденции IT-рынка и исключительно на свой личный опыт для того, чтобы наши Выпускники имели наиболее востребованные знания и опыт работы с конкретными кейсами.

Программы курсов составляются квалифицированными практикующими специалистами, чтобы каждый человек смог полноценно и целостно усвоить весь теоретический и практический материал. Количество занятий является оптимальным как для изучения материала на уроке, так и для выполнения домашнего задания. Обучение в более интенсивном ключе не даст результата, ориентированного на дальнейшее трудоустройство и без того в довольно короткие сроки.

Вы можете прочесть отзывы наших Студентов и Выпускников на нашем сайте, перейдя по данной ссылке. Еще вы сможете найти отзывы и информацию о нас, зайдя на сайт DOU.ua или же прописав название нашей Школы в Google, где вы также сможете увидеть отзывы о нашей Школе в нашем Google-аккаунте или на Google-картах.

Программа наших курсов, которые ориентированы на трудоустройство, построена таким образом, что Студент, проходя каждый её пункт, выполняя все домашние задания и следуя всем советам Преподавателя, может рассчитывать на дальнейшее трудоустройство и соответствовать существующим вакансиям на специалиста начального уровня в области выбранного курса.

Крайне важно помнить о том, что не придерживаясь вышеуказанных принципов, достичь необходимого результата по завершении курса, скорее всего, не представится возможным. Именно поэтому мы не можем заранее вам гарантировать трудоустройство, но мы можем содействовать в этом нашим Выпускникам, которые учились наиболее усердно.

Наш штатный менеджер по трудоустройству всегда рад в этом помочь нашим Выпускникам, а также ответить на их вопросы, связанные с оформлением резюме и прочим. Также в нашей Школе мы проводим бесплатные занятия с рекрутерами из IT-компаний города, где они дают советы по поиску первой работы в IT-сфере.

Для того, чтобы получить информацию о стоимости того или иного курса, а также задать другие дополнительные вопросы, касающиеся обучения, вы можете:

  • заполнить заявку на бесплатную консультацию;
  • заполнить заявку на запись на курс;
  • связаться с нами, позвонив или написав нам на почту.

Да, безусловно. Многие наши курсы предусматривают дополнительную систему бонусов для тех Студентов, которые хотят продолжать обучение в нашей Школе. Эта система состоит в том, что в конце курса Студенты пишут тест по пройденному материалу или сдают итоговую работу, по итогам которых:

- Студент, который имеет самый высокий результат получает скидку 25% на дальнейшие курсы;

- Студент, занявший второе место, получает 15% скидку;

- Студент, который оказался на третьем месте, получает 10% скидку;

- все остальные Студенты, не вошедшие в тройку лидеров, получают скидку в размере 5%.

Курс
Data Science и Machine Learning

Киев