Специалист по Data Science Плюс [2022] [Яндекс.Практикум] Часть 6/16
Специалист по Data Science Плюс
часть 6
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Продажник:
Другие части:
-- -- -- -- -- 6 часть -- --
-- -- -- -- -- -- --
Часть 6.
- Обучение с учителем
Информация по частям.
Часть 1.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Временные ряды
Часть 14.
- Обработка естественного языка
Часть 15.
- Компьютерное зрение
Часть 16.
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Важная информация по складчине!
Пройдите бесплатный курс! Чтобы понимать в каком виде вы получите теорию!
В раздаче, работающего тренажера и практики не будет! Вы должны это понимать!
Вся информация обрабатывается на серверах Яндekc.
Вся остальная доступная информация - из общих чатов, записи вэбинаров, практики, бонусы и т.п. по возможности будет добавлена!
Специалист по Data Science Плюс
часть 6
Как стать специалистом по data science плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
Цена: 16 000р. / мес.
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Продажник:
https://practicum.yandex.ru/promo/long-courses/data-scientist
Другие части:
-- -- -- -- -- 6 часть -- --
-- -- -- -- -- -- --
Часть 6.
- Обучение с учителем
Информация по частям.
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1
- Статистический анализ данных
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Часть 6.
- Обучение с учителем
Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2
- Базовый SQL
- Командная строка/Git
- Мастерская
- Системы обработки больших данных
- Экваториальная активность
- Линейная алгебра
Часть 11.
- Численные методы
Часть 12.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3
- Временные ряды
Часть 14.
- Обработка естественного языка
Часть 15.
- Компьютерное зрение
Часть 16.
- Мастерская
- Сборный проект - 4
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Важная информация по складчине!
Пройдите бесплатный курс! Чтобы понимать в каком виде вы получите теорию!
В раздаче, работающего тренажера и практики не будет! Вы должны это понимать!
Вся информация обрабатывается на серверах Яндekc.
Вся остальная доступная информация - из общих чатов, записи вэбинаров, практики, бонусы и т.п. по возможности будет добавлена!