"AI Security Essentials" - онлайн-курс, разработанный для лиц, стремящихся глубже понимать безопасность искусственного интеллекта (ИИ). В этом курсе вы отправитесь в учебное путешествие, исследуя увлекательный мир ИИ, и оснаститесь знаниями и навыками для защиты моделей ИИ, наборов данных и инфраструктуры от потенциальных угроз и уязвимостей.Курс охватывает широкий спектр важных тем, связанных с безопасностью ИИ. Вы погрузитесь в тонкос
Цель нашего курса - помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.
ML-инженер - это специалист, который находится на стыке анализа данных и разработки. Он должен уметь писать код, строить математические модели и понимать потребности бизнеса.Мы составили программу курса таким образом, чтобы любой желающий без сильной математической подготовки смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов.И
Прикладной анализ данных используется людьми разных профессий: экономистами, социологами, политологами, юристами, медиками, журналистами.Мы хотим сосредоточить внимание на тех людях, которые могут использовать элементы программирования и аналитики в своей профессии. При этом конечно не преследуется цель превратить всех в разработчиков или действовать под лозунгом “войти в IT”. Скорее, сосредоточиться на освоении инструментов, пом
Аналитические приложения сегодня строятся на стыке инженерных практик (Software/Data Engineering), понимании специфики продуктов и бизнеса (Data/Business Analysis), быстрой и качественной поставки сервисов (DevOps).Курс ставит своей целью научить слушателей собирать полноценные end-to-end аналитические решения с использованием самых актуальных и востребованных инструментов.Материал будет изучаться как вглубь (например, принципы функционирования а
Научитесь строить пайплайны данных в реальном времени.В современных компаниях накапливается большой объем данных, из которых можно извлекать важную аналитику, строить гипотезы или модели прогнозирования. Data Engineer - это специалист, который собирает данные из разных источников, очищает их и передает в удобном виде аналитикам для принятия бизнес-решений.Аналитикам данных нужно знать, как работает хранилище данных, в каком виде там хра
1-й модуль: ИИ для бизнеса. Основные примененияРезультат на выходе: карта областей для автоматизации и применения ИИ-продуктов в вашем бизнесе или на вашем рабочем месте, оценка экономического эффекта и приоритетыНеделя 1Введение в искусственный интеллект и основные области применения ИИ в бизнесеНеделя 2GPT-модели. Разбираемся с ChatGPT и DALL-E 22-й модуль: MVP, No-code инструменты и чат-ботыРезультат на выходе: вы сделаете несколько Telegram/ч
Инженерия данных от проектирования до нетривиальной обработки. НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ. Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре.
Hard ML - это не стандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов.Вы получите максимально глубокое погружение в задачи, с которыми сталкивается современный бизнес. Ка
Вы научитесь решать задачи, которые дают на собеседованиях в компании размера FAANG, Snapchat, Amazon. Курс также идеально подходит к поступлению в Школу анализа данных от Яндекс. Программа разработана преподавателями ВМК МГУ, одного из лучших математических факультетов страны.
Обработка и анализ данных - это процессы, которые используются для сбора, хранения, обработки и анализа большого количества данных. Они могут включать в себя использование специализированных инструментов и технологий для извлечения значимой информации и получения важных выводов из данных. Цель обработки и анализа данных - это помочь организациям или людям принимать более осознанные решения и достигать более эффективных результатов.
Кто использует Обработку и анализ данных ?
Обработка и анализ данных используются множеством различных организаций и индустрий, включая: Компании технологического сектора, использующие данные для улучшения продуктов и услуг Финансовые организации, использующие данные для риск-менеджмента и анализа рынка Медицинские институты, использующие данные для исследований и принятия решений в медицине Правительственные организации, использующие данные для планирования и принятия решений Некоммерческие организации, использующие данные для оценки эффективности и определения приоритетов.
Для чего используют Обработку и анализ данных ?
Обработка и анализ данных используются для различных целей, включая: Поиск инсайтов и понимание трендов: Обработка и анализ данных помогают находить новые возможности и понимать поведение клиентов или партнеров. Принятие решений: Обработка и анализ данных может помочь лидерам организации принимать более осознанные решения на основе фактов и данных, а не интуиции. Оптимизация бизнес-процессов: Обработка и анализ данных могут помочь определить узкие места в бизнес-процессах и находить способы их улучшения. Автоматизация и роботизация: Обработка и анализ данных может использоваться для автоматизации рутинных задач и увеличения эффективности бизнес-процессов.
