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-решений07 Окт27 Янв54 000246
GRAFГрафовые алгоритмы. Бизнес-приложения28 Окт54 000246
DPREPПодготовка данных для Data Mining на Pythonпо запросу72 000324
PYMLМашинное обучение на Python28 Окт10 Фев54 000246
VIPВизуализация данных на языке Python02 Сен13 Янв72 000328
PYNNНейронные сети на Python19 Авг16 Дек54 000246
PNLPNLP с Python29 Июл18 Ноя90 0004010
VISIComputer vision на Python29 Июл18 Ноя90 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