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

Отзывы выпускников этого курса

Преимущества обучения в Компьютерной школе Hillel

  • Видеозаписи занятий
  • Преподаватели-практики
  • Бонусные занятия
  • 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

Следует отметить, что все направления, которые вы могли бы изучить в нашей Школе, являются между собой практически идентичными по востребованности. При выборе направления очень важно учитывать то, чем бы вам хотелось заниматься в будущем. То, к чему вы больше склоняетесь и что вам больше нравится в повседневной жизни. Вплоть до того, какие предметы вам лучше давались, когда вы учились в школе. Мы с радостью поможем вам определиться с выбором направления. Только вот выбор за вас мы сделать не сможем.
Для того, чтобы определиться с направлением и задать все интересующие вас вопросы, вы можете записаться на бесплатную консультацию, и в течение короткого времени с вами свяжется один из наших администраторов и сможет подробно обо всём рассказать.

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.

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.

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.

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%.

Нужно стараться, по возможности, не пропускать занятия, но мы понимаем, что ситуации могут быть всякие. Поэтому даже при условии пропуска занятия наши Студенты имеют доступ к видеозаписям каждого занятия. Так как все наши классы оборудованы видеокамерами, по завершении каждого занятия Студенты получают видеозапись на следующий день для дополнительной проработки пройденного материала. Также за каждым Студентом фиксируется его личный кабинет в специализированной Learning Management System, где он сможет просматривать презентации занятий, выполнять задания преподавателя, сдавать промежуточные тесты и быть в курсе всей важной информации, связанной с его специализацией. Доступ к данной системе будет сохранён и после окончания курса.

Курс
Data Science и Machine Learning

Киев