Обучение Data Science – Курс Data Scientist в СПб | Level Up
Курс Дата сайентист. Интенсив

- Начало курса
-
19.02.2025
- Продолжительность
- 3,5 месяца (70+ ак. часов)
- Расписание
-
Ср 19:00 - 21:00Сб 11:00 - 13:00
Онлайн (9 мест) |
Единовременно 68990 | записаться |
В рассрочку / 10 мес6899 | записаться | |
Также доступна рассрочка на 4, 6 и 10 месяцев. |
Описание курса
После окончания курса Вы сможете:
- выбирать и применять различные алгоритмы машинного обучения в зависимости от задачи
- работать с данными, проводить их предобработку и анализ
- использовать библиотеки Python для решения задач машинного обучения
- понимать основные концепции и методы линейной алгебры, статистики и теории вероятностей, необходимые для понимания работы алгоритмов машинного обучения
- уметь решать задачи классификации, регрессии и кластеризации
- использовать методы регуляризации и оптимизации для улучшения качества моделей
- применять ансамблирование для повышения точности моделей
- работать с данными изображений и использовать сверточные нейросети для решения задач компьютерного зрения
- работать с нейросетями, использовать transfer learning, решать задачи обработки текста с помощью BERT и классического машинного обучения
Инструменты и технологии, которые будем использовать на курсе:
- Python
- Jupyter Notebook
- Git и Github
- pandas
- numpy
- sklearn
- matplotlib и seaborn
- pytorch
Требования к участникам курса:
- Начальных знаний не требуется, всему будем обучать с нуля
Программа
1. Введение в DS. Основы Python
2. Линейная алгебра, numpy и pandas
3. Введение в статистику и теорию вероятностей
4. Математический анализ
5. Градиентная оптимизация
6. Разведочный анализ данных
7. Введение в машинное обучение и k-Nearest Neighbors (k-NN)
8. Линейная регрессия
9. Метод опорных векторов (SVM)
10. Решающие деревья
11. Ансамбли: Random Forest, XGBoost, CatBoost, LGBM
12. Обучение без учителя: t-SNE, PCA, K-Means
13. Введение в нейросети и PyTorch
14. Сверточные нейронные сети
15. Transfer Learning
16. Классическое NLP, эмбеддинги и BERT
17. Деплоймент
18. Разбор классических вопросов на собеседовании
Преподаватели
Руслан
Антон
Фото с очных занятий в СПб
Отзывы


Очень насыщенный и подробный курс, дающий глубокое представление о предмете. Очень ценно то, что мы на практике познакомились с анализом данных, выбором и обучением моделей, метриками и оценками точности, написанием нейросетей. К недостатку курса я бы отнесла трату времени на прохождение элементарных вещей, вроде школьной математики или основ языка python, на которые не стоило тратить время, а лучше бы отдать это время основному предмету. Курс был не очень удачно спланирован так, что наиболее сложная часть пришлась на конец года, когда на работе возрастает загруженность в связи со сдачей проектов. Имело бы смысл планировать расписание так. чтоб конец курса приходился на конец января - начало февраля.

Курс очень интересный, понравилось всё: и сам материал, и то как преподаватель вёл курс. Возможно, хотелось бы больше занятий про нейросети (мне не хватило). А также, не уверена, но возможно было бы лучше, если домашки были бы меньше, но чаще. Например после каждого занятия (как закрепление только что пройденной темы). Но и так было хорошо, трудно, но хорошо))
Курс Отличный. Понравилось объяснение глубокого обучения! В изображениях прям все намного яснее стало!