Курсы Data Science и Machine Learning на Python

Практические курсы по анализу данных и машинному обучению для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными
+7 (495) 41-41-121
Записаться на курс

Расписание курсов Data Science и Machine Learning

Код курса Название курса Дата начала курса Цена Ак.часов Дней
MLOPSРазработка и внедрение ML-решений10 Мар02 Июн54 000246
PYMLМашинное обучение на Python24 Фев26 Май54 000246
VIPВизуализация данных на языке Python13 Янв14 Апр72 000328
PYNNВведение в нейронные сети16 Дек24 Мар54 000246
PNLPNLP с Python24 Фев30 Июн90 0004010
VISIComputer vision на Python24 Фев30 Июн90 0004010
Регистрация

Зачем специалистам Big Data курсы по
Python в Data Science и Machine Learning

Сегодня курсы Data Science и Machine Learning очень востребованы. С практической точки зрения главная ценность технологий Big Data — возможность извлекать из огромных объемов информации уникальные закономерности и сведения, полезные для бизнеса. Это позволяют сделать специальные методы науки о данных (Data Science): математические модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных (Data Mining).
Data Science объединяет информатику, математику и системный анализ, включая методы обработки больших данных (Big Data), математическую статистику, методы искусственного интеллекта, в т.ч машинное обучение (Machine Learning). Кроме математических и алгоритмических разделов, в науку о данных также входят методы проектирования и разработки баз данных и прикладного программного обеспечения. Поэтому наши курсы Data Science и Machine Learning включают не только основы нейросетей и статистики, но и интенсивную практическую часть по языкам программирования Python и R.
Программы обучения подходят как опытным специалистам, так и начинающим. Все курсы по аналитике больших данных и машинному обучению, предлагаемые в нашем учебном центре, постоянно обновляются с учетом современных трендов науки о данных и прикладных бизнес-кейсов.
Зарегистрироваться

Новый проект по применению Python в Big Data и Machine Learning!

Курсы Школы Больших Данных преимущественно ориентированы на опытных дата-аналитиков и инженеров, разработчиков Big Data решений и администраторов кластеров. Освоить все эти учебные программы без знания статистики, методов Data Mining, и навыков программирования на языках Python, Java или Scala, достаточно сложно. Чтобы восполнить этот пробел и подготовить вас к дальнейшему развитию в области технологий Big Data, мы запустили отдельный проект Python-School – специализированные курсы по языку Python в больших данных и машинном обучении. Курсы по Python ведут преподаватели-практики, специалисты по работе с большими данными в сфере Machine Learning и нейронных сетей, лично участвующие в реальных проектах Big Data и Data Science. Мы не учим основам программирования на Python, а готовим специалистов Big Data применять Python для решения прикладных задач.
Узнать подробности

Карта обучения по Data Science и Machine Learning
в школе больших данных

Анализ больших данных средствами Python
DPREP: Подготовка данных для Data Mining на Python
Библиотеки Python и возможности PySpark для анализа и визуализации данных, подготовка датасетов для машинного обучения, выявление и формирование признаков
Программа курса
VIP: Визуализация данных на языке Python
Как наглядно показать закономерности и особенности в данных с помощью популярных Python-библиотек визуализации для статистического анализа и поиска кореляции
Программа курса
GRAF: Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
Графовые алгоритмы для выявления сообществ, поиска подозрительных транзакций, оптимизации транспортных маршрутов и разработки рекомендательных систем
Программа курса
Продвинутый Python, PySpark и SQL
Библиотеки matplotlib, seaborn, plotly, pandas, bokeh
GraphX и Pregel API в Apache Spark, Neo4j и Gephi
Машинное обучение на Python
PYML: Машинное обучение на Python
Основы машинного обучения: место в ИИ, математические основы методов ML и базовые задачи машинного обучения, производственное использование моделей Machine Learning
Программа курса
PYNN: Нейронные сети на Python
Прикладные основы самого популярного метода Machine Learning, математическая база современных нейросетевых алгоритмов, базовые задачи и примеры применения нейросетей
Программа курса
PNLP: NLP с Python
Классификация NLP-задач и конвейер обработки текстовых данных: как проанализировать тексты и звуковые сигналы, создать сервис для решения NLP-задач и выпустить его в производственное развертывание
Программа курса
Классификация, кластеризация, регрессия, NLP
Полносвязные и сверточные сети, глубокое обучение
Flask, TensorFlow, TorchServe, nltk, spacy, gensim
Производственное развертывание ML-систем
VISI: Computer vision на Python
Приемы и техники обработки изображений и видео, алгоритмы предобработки, методы детектирования, сегментации и трекинга объектов. Нейросетевые архитектуры Yola, SSD, метрики качества и развертывание нейросети в производстве
Программа курса
MLOPS: Разработка и внедрение ML-решений
Подходы к разработке ML-решений и средства их реализации и внедрения в производство, от сбора данных до интеграции модели машинного обучения в эксплуатацию с помощью Git, MLFlow, DVC
Программа курса
MLSP: Машинное обучение в Apache Spark
Возможности Apache Spark по подготовке данных к машинному обучению, стандартные алгоритмы регрессии, классификации, кластеризации, нейронные сети и конвейерная обработка, а также их модификации
Программа курса
OpenCV, Tensorflow, TensorRT, Tensorflow Serving, Flask
Архитектуры ML-решений и менеджмент DS-проектов
Фреймворк CRISP-DM, Spark MLLIB, модуль Feature

Кому нужны курсы Data Science и Machine Learning

Практические курсы по анализу данных и машинному обучению предназначены для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят получить следующие знания и навыки:

Понять, что такое машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект

Знать, как эффективно использовать инструменты Data Science в бизнесе

Разобраться с математическими основами нейросетевых алгоритмов и других методов Machine Learning

Развернуть ML-систему в производственном контуре, используя современные CI/CD-инструменты

Освоить базовые методы машинного обучения

Обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию

Разрабатывать собственные нейросетевые алгоритмы и другие модели Machine Learning на популярных языках программирования, включая Python

Интерпретировать результаты моделирования

Наши курсы по аналитике больших данных и машинному обучению помогут вам начать профессиональную карьеру аналитика данных (Data Analyst), ученого по данным (Data Scientist) и разработчика программных решений для Big Data (Data Developer). Выбирайте свою специализацию, а мы подберем для вас нужный обучающий курс или разработаем индивидуальную образовательную программу.
Получить консультацию

Как проходят практические тренинги по аналитике Big Data и машинному обучению в «Школе Больших Данных»

Курсы Data Science и Machine Learning в нашем учебном центре организованы в виде краткосрочных интенсивов. Программы курсов включают все теоретические знания и практические навыки работы, необходимые для эффективной работы в качестве Data Analyst, Data Scientist и Data Developer.

Обучение проходит в форме практического семинара (workshop) и предусматривает индивидуальный фидбэк для каждого слушателя. Практическая часть включает самостоятельную обработку датасетов, подготовку данных к моделированию, а также проектирование собственных моделей машинного обучения и их реализацию в виде уникальных веб-сервисов.

Окончив курсы Data Science и Machine Learning в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации.

Станьте востребованным специалистом по анализу больших данных и машинному обучению вместе с BigDataSchool!

Записаться на обучение
Поиск по сайту