Курси Data Science / Machine Learning в Дніпрі | ITEA Dnipro

Курс Data Science / Machine Learning Fundamentals

Старт навчання
Старт курсу запитуйте в адміністрації
21 год. по 2-3 рази на тиждень

Після курсу Ви зможете:

  • Досліджувати предметну область в реальних бізнес завданнях і пропонувати рішення з використанням концепцій Data Science і Machine Learning
  • Застосовувати ключові концепції збору, підготовки, дослідження та візуалізації даних;
  • Створювати рішення на реальних практичних прикладах для різнорідних даних з використанням платформи Microsoft Azure Machine Learning.
  • Використовувати сучасні методи машинного навчання для вирішення завдань прогнозування і класифікації;
  • Сегментувати великі дані, створювати рекомендаційні моделі для полегшення прийняття стратегічних рішень.

Програма курсу:

  • 1. Data Science and Machine Learning Fundamentals
    • Вступ в Data Science і Machine Learning
    • Базові поняття Big Data, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence
    • Історія розвитку Data Science, сучасні перспективи
    • Хто такий Data Scientist, навички. Питання на співбесіді.
    • Огляд процесу Data Science проекту
    • Сценарії використання і застосування ML в сучасному світі
    • Огляд успішних проектів по Big Data і Machine Learning
  • 2. Data Science Process and Frameworks
    • Планування і підготовка роботи
    • Історичний огляд методологій ведення Data Science рішень
    • Детальний огляд сучасного Data Science процесу і його етапів
    • Команда і ролі фахівців в проектах Data Science
    • Огляд популярних фреймворків і інструментів для Data Science рішень
    • Workshop 1: Етап Business Understanding
    • Основи роботи з системою контролю версій
  • 3. Попередня обробка даних
    • Завантаження вихідних даних для аналізу в систему (ETL)
    • Data cleansing and transformation
    • Data Sampling and Quantization
    • Workshop 2: Підготовка даних для проекту
    • Підходи та методики для візуалізації даних
    • Практика: Візуалізація даних за допомогою Power BI і R
  • 4. Прогнозування і класифікація
    • Теоретичний огляд проблеми та основних методів
    • Введення в штучні нейронні мережі для вирішення різних завдань
    • Процес створення реальних програмних моделей для прогнозування і класифікації
    • Оцінка точності навчених моделей, вибір кращої
    • Workshop 3: Створення моделей прогнозування та класифікації
  • 5. Кластеризація та рекомендаційні алгоритми
    • Теоретичний огляд проблеми та основних методів
    • Процес створення реальних програмних моделей для кластеризації, рекомендаційних алгоритмів
    • Оцінка точності навчених моделей, вибір кращої
    • Введення в обробку природної мови
    • Workshop 4: Створення моделей кластеризації і рекомендаційних моделей
  • 6. Імплементація моделей машинного навчання
    • Часові ряди і прогнозування подій
    • Імплементація моделей машинного навчання для подальшого використання
    • Обговорення результатів виконання домашніх завдань
    • Приклади архітектур повноцінного проекту
    • Workshop 5: Імплементація моделей машинного навчання
    • Підведення підсумків курсу, презентація проектів
    • Рекомендовані матеріали і кроки для подальшого вивчення
  • 7. Захист курсового проекту

* Примітка: зазначені знижки не сумуються з іншими діючими акціями та спеціальними пропозиціями. Знижка застосовується тільки до нових заявок та при умові повної оплати курсу. Якщо у Вас виникли питання, звертайтеся за консультацією до наших менеджерів!

spinner-it

Курс на IT — повний вперед! Дізнатись актуальний розклад

На жаль, у звязку з війною ІТЕА завершила свою діяльності в Україні.

This will close in 20 seconds