Advanced

Курс Data Science та Machine Learning у Києві

На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними і особливостей різних моделей машинного навчання.

На курсі використовується мова Python, як найпоширеніша на сьогоднішній день мова для роботи з машинним навчанням і аналізом даних.

Тривалість13 занять
Періодичність1 заняття на тиждень

Мета курсу

  • Отримати загальне уявлення про аналіз даних і машинне навчання;
  • Зрозуміти призначення різних моделей машинного навчання та галузей використання;
  • Дізнатися стандартні рішення широко поширених завдань аналізу даних.

Курс допоможе вам

  • Навчитися працювати з даними, будувати моделі машинного навчання;
  • Розібратися з візуалізацією різних структур даних;
  • Навчитися будувати предиктивні моделі для аналізу різних процесів.

Для кого курс

Розрахований на IT-фахівців і інженерів будь-якої спеціальності, які знають Python, лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першого курсу технічного вузу.

Для запису на цей курс потрібно пройти тест , його можна пройти онлайн або у нас у Школі.

Викладачі курсу

Вас будуть навчати практикуючі фахівці, працюючі в топових компаніях.

  • Михайло Константинов

    Михайло Константинов

    Data Scientist

  • Олександр Коробов

    Олександр Коробов

    Founder, Researcher

  • Влад Шмигло

    Влад Шмигло

    Deep Learning Engineer

Програма курсу Data Science та Machine Learning

Тривалість13 занять
Періодичність1 заняття на тиждень
  1. Hello Python1

  2. Синтаксис мови2

    • Типи (об'єкти)
    • Цикли і умовні оператори
    • Функції
    • Класи
  3. Робота з бібліотеками3

    • Numpy
    • Pandas
  4. Hello Math4

    • Нотації
    • Операції
    • Введення у математичний аналіз
    • Теорія імовірності
    • Основи статистики
    • Лінійна алгебра
  5. Робота з даними5

    • Табличні дані
    • Побудова графіків
    • Візуалізація
  6. Введення у машинне навчання6

  7. Навчання з вчителем7

    • Регресія
    • Класифікація
    • Сучасні завдання
  8. Навчання без вчителя8

  9. Регресія9

    • Лінійна регресія
    • Оптимізація
  10. Узагальнена регресія10

    • Поліноміальна регресія
    • Мультіміальна регресія
    • Логістична регресія
  11. Нейронні мережі11

    • Одношарова нейронна мережа
    • Багатошарова нейронна мережа
    • Архітектури нейронних мереж
  12. Навчання12

  13. Метод зворотного поширення помилки (backpropagation)13

  14. Контроль навчання14

    • Метапареметри
    • Крос-валідація
    • Регуляризація
  15. Моделі15

    • Дерева прийняття рішень
    • SVM
    • Аналіз якості моделей
    • Метрики
  16. Введення у Deep Learning: зображення16

    • Фільтри і згортки
    • Згорткові нейронні мережі
  17. Введення у Deep Learning: текст17

  18. Обробка текстів18

    • Bag of words
    • tf-idf
    • word2vec
    • Обробка і класифікація текстів
  19. Послідовності19

    • Ряди, функції, послідовності, тексти
    • Рекурентна нейронна мережа
    • LSTM
  20. Навчання без вчителя20

    • Кластеризація
    • Зниження і підвищення розмірностей
  21. Фінальний проект21

    • Постановка задачі
    • Препроцессінг
    • Створення моделі
    • Оцінка якості
    • Презентація результатів
Сертифікат
Випускники отримують
сертифікат про закінчення курсу
з підсумковою оцінкою.

Наші викладачі та випускники працюють в топових IT-компаніях світу

Переваги навчання у Комп'ютерній школі Hillel

  • Відеозаписи занять
  • Викладачі-практики
  • Класи з комп'ьютерами
  • Програма Hillel EVO
Відеоогляд школи

Працевлаштування

Що ми робимо для того, щоб ви досягли успіху?

В процесі навчання Студенти працюють над реальними проектами

Безкоштовні заняття з профільної англійської мови та спікінг-клаби

Бонусні заняття по базам даних та адмініструванню Linux

Кожен Студент проходить тестову співбесіду із HRом та IT-фахівцем

Регулярні майстер-класи з підготовки резюме та пошуку роботи

Викладачі — практикуючі фахівці

Програма для реалізації ідей Студентів та Випускників Школи
  • Iдея
  • Пітчинг
  • Команда
  • Реалізація
  • Презентація

Часті питання

Часті питання

Ми завжди дуже відповідально намагаємося підходити до питання підбору Викладачів у нашій Школі. Наші Викладачі — практикуючі фахівці в найбільших IT-компаніях міста. Також вони мають як досвід викладання в нашій Школі, так і досвід менторства за місцем їх професійної діяльності. У своїй манері навчання вони роблять упор на останні тенденції IT-ринку і виключно на свій особистий досвід для того, щоб наші Випускники мали найбільш затребувані знання і досвід роботи з конкретними кейсами.

Програми курсів складаються кваліфікованими практикуючими фахівцями, щоб кожна людина змогла повноцінно і цілісно засвоїти весь теоретичний і практичний матеріал. Кількість занять є оптимальноою як для вивчення матеріалу, що викладається на уроці, так і для виконання домашнього завдання. Навчання у більш інтенсивному ключі не дасть того результату, який орієнтований на подальше працевлаштування і без того в досить короткі терміни.

Ви можете прочитати відгуки наших Студентів та Випускників на нашому сайті за цим посиланням. Ще ви зможете знайти відгуки і інформацію про нас на DOU.ua або можете прописати назву нашої Школи у Google, де ви також зможете побачити відгуки про нашу Школу у Google-акаунті або на Google-картах.

Програма наших курсів, які орієнтовані на працевлаштування, побудована таким чином, що Студент, проходячи кожен її пункт, виконуючи всі домашні завдання і дотримуючись всіх порад Викладача, може розраховувати на подальше працевлаштування і відповідати існуючим вакансіях на фахівця початкового рівня в області обраного курсу. Вкрай важливо пам'ятати про те, що не дотримуючись вищевказаних принципів, досягти необхідного результату по завершенні курсу, швидше за все, буде неможливо. Саме тому ми не можемо заздалегідь вам гарантувати працевлаштування, але ми можемо сприяти в цьому нашим Випускникам, які навчалися найбільш ретельно. Наш штатний менеджер з працевлаштування випускників завжди радий в цьому допомогти нашим Випускникам, а також відповісти на їхні запитання, пов'язані з оформленням резюме та іншим. Також в нашій Школі ми проводимо безкоштовні заняття з рекрутерами з IT-компаній міста, де вони дають поради з пошуку першої роботи в IT-сфері.

Для того, щоб отримати інформацію про вартість того чи іншого курсу, а також задати інші додаткові питання, що стосуються навчання, ви можете:

- заповнити заявку на безкоштовну консультацію;

- заповнити заявку на запис на курс;

- зателефонувати або написати нам на пошту.

Так, безумовно. Багато наших курсів передбачають додаткову систему бонусів для тих Студентів, які хочуть продовжувати навчання у нашій Школі. Ця система полягає в тому, що наприкінці курсу Студенти пишуть тест з пройденого матеріалу або здають підсумкову роботу, за підсумками яких:

- Студент, який має найвищий результат отримує знижку 25% на подальші курси;

- Студент, який посів друге місце, отримує 15% знижку;

- Студент, який виявився на третьому місці, отримує 10% знижку.

- Всі інші Студенти, які не ввійшли до трійки лідерів, отримують знижку в розмірі 5%.

Курс
Data Science та Machine Learning

Київ