ОПИСАНИЕ:

Всё про самую увлекательную профессию 21 века: от сбора данных до оценки эффекта от моделей машинного обучения

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими

проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.

ПРОГРАММА КУРСА ://

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Всё про самую увлекательную профессию 21 века: от сбора данных до оценки эффекта от моделей машинного обучения

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими

проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.

ПРОГРАММА КУРСА ://

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Всё про самую увлекательную профессию 21 века: от сбора данных до оценки эффекта от моделей машинного обучения

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими

проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.

ПРОГРАММА КУРСА ://

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.
ПРОГРАММА КУРСА ://

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.
ПРОГРАММА КУРСА ://

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.
ПРОГРАММА КУРСА ://

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• Профессиональная разработка тем и плагинов для WordPress
• Применение принципов ООП при разработке плагинов
• Изучение и применение WordPress Codex при разработке

Большой курс по PHP и WordPress. Вы изучите язык программирования PHP и принципы ООП. По прохождению данного курса вы сможете разрабатывать сайты любой сложности используя WordPress CMS. Вы изучите плагин WooCommerce для разработки многофункциональных интернет магазинов. В курсе есть модули по билдерам, таких как Gutenberg, Elementor, WPBakery, SiteOrigin, Beaver Builder. Сможете разрабатывать собственные компоненты для данных билдеров используя PHP и React (JavaScript). Так же в курсе есть практический блок по разработка премиум темы для продажи на маркетплэйсах. Изучайте данный курс по WordPress и начинайте разрабатывать свой продукт на WordPress, будь то плагин или премиум тема. А так же выполняйте проекты на фрилансе или в компании применяя знания полученные в курсе.

Автор курса, Александр Сокирка, более 14 лет в сфере веб разработки, из которых 10 лет тесно связан с WordPress. Является автором блога на YouTube с аудиторией более 65.000 зрителей под названием Быть Программистом. Является “elite” автором 10 уровня WordPress продуктов на маркетплэйсе Envato (Theme Forest).

Для кого этот курс:

• Начинающие frontend разработчики
• Начинающие backend разработчики
• Начинающие PHP разработчики
• Фрилансеры любого уровня и статуса
• Верстальщики HTML + CSS

Материалы курса:

• 12 разделов
• 192 лекций
• Общая продолжительность 242 ч 36 мин

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• Профессиональная разработка тем и плагинов для WordPress
• Применение принципов ООП при разработке плагинов
• Изучение и применение WordPress Codex при разработке

Большой курс по PHP и WordPress. Вы изучите язык программирования PHP и принципы ООП. По прохождению данного курса вы сможете разрабатывать сайты любой сложности используя WordPress CMS. Вы изучите плагин WooCommerce для разработки многофункциональных интернет магазинов. В курсе есть модули по билдерам, таких как Gutenberg, Elementor, WPBakery, SiteOrigin, Beaver Builder. Сможете разрабатывать собственные компоненты для данных билдеров используя PHP и React (JavaScript). Так же в курсе есть практический блок по разработка премиум темы для продажи на маркетплэйсах. Изучайте данный курс по WordPress и начинайте разрабатывать свой продукт на WordPress, будь то плагин или премиум тема. А так же выполняйте проекты на фрилансе или в компании применяя знания полученные в курсе.

Автор курса, Александр Сокирка, более 14 лет в сфере веб разработки, из которых 10 лет тесно связан с WordPress. Является автором блога на YouTube с аудиторией более 65.000 зрителей под названием Быть Программистом. Является “elite” автором 10 уровня WordPress продуктов на маркетплэйсе Envato (Theme Forest).

Для кого этот курс:

• Начинающие frontend разработчики
• Начинающие backend разработчики
• Начинающие PHP разработчики
• Фрилансеры любого уровня и статуса
• Верстальщики HTML + CSS

Материалы курса:

• 12 разделов
• 192 лекций
• Общая продолжительность 242 ч 36 мин

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• Профессиональная разработка тем и плагинов для WordPress
• Применение принципов ООП при разработке плагинов
• Изучение и применение WordPress Codex при разработке

Большой курс по PHP и WordPress. Вы изучите язык программирования PHP и принципы ООП. По прохождению данного курса вы сможете разрабатывать сайты любой сложности используя WordPress CMS. Вы изучите плагин WooCommerce для разработки многофункциональных интернет магазинов. В курсе есть модули по билдерам, таких как Gutenberg, Elementor, WPBakery, SiteOrigin, Beaver Builder. Сможете разрабатывать собственные компоненты для данных билдеров используя PHP и React (JavaScript). Так же в курсе есть практический блок по разработка премиум темы для продажи на маркетплэйсах. Изучайте данный курс по WordPress и начинайте разрабатывать свой продукт на WordPress, будь то плагин или премиум тема. А так же выполняйте проекты на фрилансе или в компании применяя знания полученные в курсе.

Автор курса, Александр Сокирка, более 14 лет в сфере веб разработки, из которых 10 лет тесно связан с WordPress. Является автором блога на YouTube с аудиторией более 65.000 зрителей под названием Быть Программистом. Является “elite” автором 10 уровня WordPress продуктов на маркетплэйсе Envato (Theme Forest).

Для кого этот курс:

• Начинающие frontend разработчики
• Начинающие backend разработчики
• Начинающие PHP разработчики
• Фрилансеры любого уровня и статуса
• Верстальщики HTML + CSS

Материалы курса:

• 12 разделов
• 192 лекций
• Общая продолжительность 242 ч 36 мин

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Обучение работе в Tableau

Научитесь создавать качественные дашборды в Tableau и соберите своё портфолио проектов

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

АНАЛИТИК
Вы уже умеете делать дашборды, но хотите, чтобы они были более понятными и лучше решали задачу бизнеса.

BI-АНАЛИТИК ИЛИ BI-РАЗРАБОТЧИК
Вы хотите получить практику по проектированию систем отчётности, чтобы решать сложные бизнес-задачи.

ПРОГРАММА КУРСА:

1. ТИПЫ ГРАФИКОВ И МОДЕЛЬ КОМПЕТЕНЦИЙ
На первой неделе вас ждёт боевое погружение в работу в новой компании. Вы познакомитесь с коллегами и выполните своё первое задание. Вы узнаете, какие навыки нужны BI-разработчику для успешной работы, увидите примеры хорошей визуализации, научитесь выбирать правильные типы графиков и строить их в Tableau.

2. ВЕРСТКА ДАШБОРДА И ДИЗАЙН
Познакомимся с базовыми правилами вёрстки и графического дизайна. Научимся применять их для создания дашбордов в Tableau. Разберёмся, почему в работе BI-разработчика на самом деле не так много творчества, и рассмотрим стандартные инженерные правила проектирования.

3. СЛОЖНЫЙ ФУНКЦИОНАЛ TABLEAU
Научимся работать со сложными, но при этом очень гибкими и полезными формулами. Разберёмся, как Tableau работает «под капотом» и в какой последовательности выполняются операции. Рассмотрим примеры использования сложного функционала для решения реальных бизнес-задач.

4. СБОР ТРЕБОВАНИЙ И ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ОТЧЕТНОСТИ
Рассмотрим алгоритм создания дашборда и научимся собирать требования от бизнес-заказчика. Поговорим о том, как правильно спроектировать систему отчетности для компании и как измерить её эффективность.

5. ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ
Cоберём все разработанные дашборды в единую систему отчётности компании и представим свой проект преподавателям и другим студентам.

РОМАН БУНИН:

Визуализация данных — важный элемент современной аналитической системы. Во многих компаниях решения принимаются на основе анализа ключевых показателей, представленных в виде понятных графиков и удобных отчётов.

Наш курс поможет углубиться в BI-разработку и позволит получить навыки, которые сейчас редко встречаются у аналитиков. Вы научитесь проводить эффективные расчёты, составлять красивые интерактивные отчёты из правильно подобранных графиков и к концу курса соберёте портфолио из дашбордов, составляющих единую систему отчётности компании.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Обучение работе в Tableau

Научитесь создавать качественные дашборды в Tableau и соберите своё портфолио проектов

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

АНАЛИТИК
Вы уже умеете делать дашборды, но хотите, чтобы они были более понятными и лучше решали задачу бизнеса.

BI-АНАЛИТИК ИЛИ BI-РАЗРАБОТЧИК
Вы хотите получить практику по проектированию систем отчётности, чтобы решать сложные бизнес-задачи.

ПРОГРАММА КУРСА:

1. ТИПЫ ГРАФИКОВ И МОДЕЛЬ КОМПЕТЕНЦИЙ
На первой неделе вас ждёт боевое погружение в работу в новой компании. Вы познакомитесь с коллегами и выполните своё первое задание. Вы узнаете, какие навыки нужны BI-разработчику для успешной работы, увидите примеры хорошей визуализации, научитесь выбирать правильные типы графиков и строить их в Tableau.

2. ВЕРСТКА ДАШБОРДА И ДИЗАЙН
Познакомимся с базовыми правилами вёрстки и графического дизайна. Научимся применять их для создания дашбордов в Tableau. Разберёмся, почему в работе BI-разработчика на самом деле не так много творчества, и рассмотрим стандартные инженерные правила проектирования.

3. СЛОЖНЫЙ ФУНКЦИОНАЛ TABLEAU
Научимся работать со сложными, но при этом очень гибкими и полезными формулами. Разберёмся, как Tableau работает «под капотом» и в какой последовательности выполняются операции. Рассмотрим примеры использования сложного функционала для решения реальных бизнес-задач.

4. СБОР ТРЕБОВАНИЙ И ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ОТЧЕТНОСТИ
Рассмотрим алгоритм создания дашборда и научимся собирать требования от бизнес-заказчика. Поговорим о том, как правильно спроектировать систему отчетности для компании и как измерить её эффективность.

5. ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ
Cоберём все разработанные дашборды в единую систему отчётности компании и представим свой проект преподавателям и другим студентам.

РОМАН БУНИН:

Визуализация данных — важный элемент современной аналитической системы. Во многих компаниях решения принимаются на основе анализа ключевых показателей, представленных в виде понятных графиков и удобных отчётов.

Наш курс поможет углубиться в BI-разработку и позволит получить навыки, которые сейчас редко встречаются у аналитиков. Вы научитесь проводить эффективные расчёты, составлять красивые интерактивные отчёты из правильно подобранных графиков и к концу курса соберёте портфолио из дашбордов, составляющих единую систему отчётности компании.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Обучение работе в Tableau

Научитесь создавать качественные дашборды в Tableau и соберите своё портфолио проектов

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

АНАЛИТИК
Вы уже умеете делать дашборды, но хотите, чтобы они были более понятными и лучше решали задачу бизнеса.

BI-АНАЛИТИК ИЛИ BI-РАЗРАБОТЧИК
Вы хотите получить практику по проектированию систем отчётности, чтобы решать сложные бизнес-задачи.

ПРОГРАММА КУРСА:

1. ТИПЫ ГРАФИКОВ И МОДЕЛЬ КОМПЕТЕНЦИЙ
На первой неделе вас ждёт боевое погружение в работу в новой компании. Вы познакомитесь с коллегами и выполните своё первое задание. Вы узнаете, какие навыки нужны BI-разработчику для успешной работы, увидите примеры хорошей визуализации, научитесь выбирать правильные типы графиков и строить их в Tableau.

2. ВЕРСТКА ДАШБОРДА И ДИЗАЙН
Познакомимся с базовыми правилами вёрстки и графического дизайна. Научимся применять их для создания дашбордов в Tableau. Разберёмся, почему в работе BI-разработчика на самом деле не так много творчества, и рассмотрим стандартные инженерные правила проектирования.

3. СЛОЖНЫЙ ФУНКЦИОНАЛ TABLEAU
Научимся работать со сложными, но при этом очень гибкими и полезными формулами. Разберёмся, как Tableau работает «под капотом» и в какой последовательности выполняются операции. Рассмотрим примеры использования сложного функционала для решения реальных бизнес-задач.

4. СБОР ТРЕБОВАНИЙ И ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ОТЧЕТНОСТИ
Рассмотрим алгоритм создания дашборда и научимся собирать требования от бизнес-заказчика. Поговорим о том, как правильно спроектировать систему отчетности для компании и как измерить её эффективность.

5. ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ
Cоберём все разработанные дашборды в единую систему отчётности компании и представим свой проект преподавателям и другим студентам.

РОМАН БУНИН:

Визуализация данных — важный элемент современной аналитической системы. Во многих компаниях решения принимаются на основе анализа ключевых показателей, представленных в виде понятных графиков и удобных отчётов.

Наш курс поможет углубиться в BI-разработку и позволит получить навыки, которые сейчас редко встречаются у аналитиков. Вы научитесь проводить эффективные расчёты, составлять красивые интерактивные отчёты из правильно подобранных графиков и к концу курса соберёте портфолио из дашбордов, составляющих единую систему отчётности компании.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Улучшить знания в javascript – обобщить и укрепить классические темы, рассмотреть и осмыслить новшества стандартов после ES6+.
А также выстроить систему написания кода и научиться взаимодействовать с серверной частью.

Программа курса
16 ноября, 20:00 — урок 1

• Этапы готовности новшеств
• Настройка сборки с Vite
• Настройка VS Code + eslint
• Export и import vs require
• Понимание типа Symbol
• Итераторы и генераторы

20 ноября, 20:00 — урок 2

• Call, apply, bind, карринг
• Стрелочные функции
• Нюансы ООП в ES6+
• Идеи реактивности данных
• Обычные геттеры и сеттеры
• Proxy – перехват обращения к объекту

23 ноября, 20:00 — урок 3

• Обработка ошибок и исключений
• Ужас цепочек из коллбеков
• Проблема коллбеков и исключений
• Promise: then, catch
• Промисификация кода
• Async, await

27 ноября, 20:00 — урок 4

• Взаимодействие с сервером
• XMLHttpRequest vs fetch
• fetch + полифил vs axios
• Работа с fetch
• Передача данных в json-формате
• Концепции Restfull API

30 ноября, 20:00 — урок 5

• Работа с axios, базовая настройка
• Отправка запросов и обработка ответов
• Интерцепторы
• Обработка ошибок
• Взаимодействие с готовым API

4 декабря, 20:00 — урок 6

• Работа с токенами авторизации
• Виды авторизационных токенов
• Токены с информационной нагрузкой
• Подпись и проверка токенов
• Refresh и Access токены

7 декабря, 20:00 — урок 7

• Нюансы Refresh и Access токенов
• JSON Web Tokens
• Хранение токенов и возможные атаки
• Работа с готовым API

11 декабря, 20:00 — урок 8

• Browser fingerprint
• Понимание декораторов
• Декораторы в javascript
• Видео по Web Workers

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• Созданию и настройке собственных инструментов искусственного интеллекта/Sass-стартапов для различных целей с помощью FormWise
• Встраивать и интегрировать свои инструменты искусственного интеллекта в свой веб-сайт, целевую страницу или систему маркетинга и продаж
• Создавать портфолио инструментов искусственного интеллекта и делиться им со своими клиентами или партнерами
• Монетизировать свои инструменты искусственного интеллекта, запустив свой Saas-стартап на таких платформах, как Product Hunt, или создав партнерскую программу.

Искусственный интеллект — одна из самых мощных и революционных технологий нашего времени. Однако создание решений ИИ обычно требует навыков программирования или технических навыков, что может стать препятствием для многих людей, желающих использовать ИИ в своих целях.

Что, если бы существовал способ создавать и настраивать приложения на основе искусственного интеллекта без программирования? Что, если бы вы могли использовать подсказки на естественном языке для создания инструментов искусственного интеллекта для любых целей, таких как создание контента, анализ данных, привлечение потенциальных клиентов и многое другое? Что, если бы вы могли продавать свои инструменты искусственного интеллекта клиентам и покупателям и монетизировать свои навыки и творчество?
В этом курсе вы узнаете, как использовать Formwise, платформу, которая позволяет создавать и настраивать приложения на базе искусственного интеллекта без навыков программирования или технических навыков.

К концу этого курса у вас будут навыки и уверенность в том, что вы сможете создавать и продавать нестандартные приложения на базе искусственного интеллекта с помощью Formwise.

Беспокоитесь о привлечении клиентов и подписчиков для своих приложений?

Я поделился более чем 12 секретными методами, которые помогут легко привлечь первых 100 клиентов/подписчиков.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ: