Погрузись в data science и машинное обучение, чтобы моделировать реальность

Специалист по data science обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения. Бизнесу нужны такие люди, потому что именно они умеют создавать модели, которые помогают решать важные задачи.

Поступайте на программу профессиональной переподготовки «Введение в data science и машинное обучение» ТПУ, чтобы углубиться в научный сбор данных и получить нужные навыки для построения успешной карьеры.


#Python #Data_Science #Машинное_обучение

Консультация

Профессия специалиста по data science востребована на рынке труда

от 60 000₽ до 200 000₽
зарплата на старте и в рост

Содержание программы

  • Основы языка Python
  • Numpy и Pandas
  • Визуализация данных на Python
  • Работа с веб-ресурсами и базами данных
  • Python для научных вычислений.
  • Типы задач
  • Метрические классификаторы
  • Алгоритмы кластеризации
  • Деревья решений, линейные классификаторы
  • Регрессионный анализ
  • Ансамблевые методы
  • Стохастический поиск
  • Рекомендательные системы
  • Основы глубокого обучения
  • Глубокое обучение в анализе изображений
  • Глубокое обучение в обработке естественного языка
  • Современные практики глубокого обучения

  • Разработка программного обеспечения для сбора, обработки данных и обучение моделей машинного обучения для решения прикладных задач

Промежуточная аттестация по практике в форме дифференцированного зачета проводится в виде защиты отчета по практике.

Вот, что вы сможете указать в резюме

создание, обучение и развертывание модели машинного обучения

применение средств языка Python для научных вычислений

программирование на Python

работа с базовыми инструментами для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей