Специалист по Data Science Плюс [2022] [Яндекс.Практикум] Часть 9/16

Складчина: Специалист по Data Science Плюс [2022] [Яндекс.Практикум] Часть 9/16

! Только для участников складчины:
Специалист по Data Science Плюс [2022] [Яндекс.Практикум] Часть 8/16

Специалист по Data Science Плюс
часть 9





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: Скрытая ссылка

Другие части:
1 часть -- 2 часть -- 3 часть -- 4 часть -- 5 часть -- 6 часть -- 7 часть -- 8 часть
9 часть -- 10 часть -- 11 часть -- 12 часть -- 13 часть -- 14 часть -- 15 часть -- 16 часть

Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных

Спойлер: Информация по частям.

Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python

Часть 2.
- Предобработка данных

Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
- Сборный проект - 1

Часть 4.
- Статистический анализ данных

Часть 5.
- Введение в машинное обучение

Часть 6.
- Обучение с учителем

Часть 7.
- Машинное обучение в бизнесе
- Сборный проект - 2

Часть 8.
- Базовый SQL
- Командная строка/Git

Часть 9.
- Мастерская
- Системы обработки больших данных

Часть 10.
- Линейная алгебра

Часть 11.
- Численные методы

Часть 12.
- Мастерская
- Продвинутый SQL

Часть 13.
- Модели и алгоритмы в машинном обучении
- Сборный проект - 3

Часть 14.
- Временные ряды

Часть 15.
- Обработка естественного языка

Часть 16.
- Компьютерное зрение
- Сборный проект - 4
- Выпускной проект

* по мере прохождения обучения возможны изменения.

*update
- добавили спринт по продвинутому sql, но при этом хотим сохранить длительность курса, поэтому провели ревью времени прохождения спринтов студентами первых когорт. Мы видим, что спринты Линейная алгебра, Численные методы и Временные ряды не требуют 3 недель, поэтому сократили длительность, но никакой материал не убирали.

**update
- поменяли расписание, поправил немного в каких частях что будет.

Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data Science
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning

Спойлер: 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!