ОПИСАНИЕ:

Курс идеально подойдёт:
Новичкам без опыта программирования
Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего джуна
Начинающим, с базовыми знаниями Swift
Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии
Not-iOS программистам с опытом в других языках
Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере

99+ часов практики разработка настоящих приложений
99+ часов лайвов онлайн вебинары с преподавателями
54 урока

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс от известного российского портала по iOS-разработке – SwiftBook.

Курс идеально подойдёт

• Новичкам без опыта программирования:
  Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего junior iOS developer.
• Начинающим, с базовыми знаниями Swift:
  Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии.
• Not-iOS программистам с опытом в других языках:
  Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере.

Программа части 4
SwiftUI
– 4.1 Знакомство со SwiftUI
– 4.2 Элементы объектной библиотеки SUI. Модификаторы
– 4.3 Работа с зависимостями данных
– 4.4 Использование SwiftUI совместно с UIKit
– 4.5 Lists & Navigation
– 4.6 Работа с анимацией и графикой
– 4.7 GridView

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс от известного российского портала по iOS-разработке – SwiftBook.

99+ часов практики разработка настоящих приложений
99+ часов лайвов онлайн вебинары с преподавателями
54 урока записи лекций будут доступны 2 года
Наставник Будет поддерживать и отвечать на вопросы

Курс идеально подойдёт:

• Новичкам без опыта программирования:
  Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего junior iOS developer.
• Начинающим, с базовыми знаниями Swift:
  Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии.
• Not-iOS программистам с опытом в других языках:
  Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере.

Программа часть 5 из 6:
Архитектурные паттерны (в записи)
– 5.1 Тестирование
– 5.2 Архитектурные паттерны в iOS
– 5.3 MVVM на практике
– 5.4 Boxing. MVVM в SwiftUI
– 5.5 VIPER
– 5.6 VIPER на практике
– 5.7 CleanSwift
– 5.8 CleanSwift на практике

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

1.Расширенные возможности файлов
7 уроков
Менеджер контекста with
Запись в файл с помощью print
Чтение из текстового файла
Режимы работы с файлами
Режимы работы с файлами, часть 2
Двоичные файлы и тип bytes
Модуль pickle

2.Модуль struct
3 урока
Модуль struct
Модуль struct, часть 2
Модуль struct, часть 3

3.Файлы в различных форматах
4 урока
CSV файлы
JSON файлы
XML файлы
XML файлы, XPath

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Дизайн REST API: подходы к решению практических задач [GetAnalyst]

• Как проектировать REST API в Postman: с нуля до работающих методов
• REST API за вечер: от концепции до Postman
• Проектирование REST API с документацией в Postman: 5 главных принципов дизайна на практике
• Учимся работать с API-документацией в Swagger на практике за 2 часа
• Про REST API за 90 минут: от теории к практике
• REST API с нуля: назначение и методы
• Связь базы данных и дизайна REST API
• Мастер класс: дизайн REST API
• REST API с нуля: назначение и методы
• 9 вебинаров

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science

Содержание:

• Начало анализа данных
• Основы машинного обучения
• Вспомогательные инструменты Data Science
• Математика машинного обучения
• Системы хранения данных
• Практика машинного обучения
• Основы Deep Learning

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.

ВАЖНО:
В личном кабинете отсутствует видеоурок теоретической части: лекция 9.2
В конспекте данный материал выдан полностью.

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.

ВАЖНО:
В личном кабинете отсутствует видеоурок теоретической части: лекция 9.2
В конспекте данный материал выдан полностью.

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.

ВАЖНО:
В личном кабинете отсутствует видеоурок теоретической части: лекция 9.2
В конспекте данный материал выдан полностью.

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:

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: