Книга природы написана на языке математики. То же самое можно сказать и про науку о данных. На курсе "Математика для Data Science" мы научим вас высшей математике ровно в том объёме, который необходим для входа в профессию Data Scientist. Занятия ведут преподаватели математики Московского физико-технического института, имеющие опыт работы в Data Science-подразделениях Яндекса и Сбербанка.
Статистика и вероятности контролируют вашу жизнь. Я имею в виду не только то, что алгоритм YouTube рекомендует вам посмотреть дальше, и я не имею в виду только шанс встретить свою будущую вторую половинку в классе или в баре. Человеческое поведение, одноклеточные организмы, землетрясения, фондовый рынок, выпадет ли снег в первую неделю декабря и множество других явлений являются вероятностными и статистическими. Даже сама природа самой фундамента
Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects
Революция в области искусственного интеллекта (ИИ) уже наступила! «Согласно прогнозам, мировой рынок искусственного интеллекта вырастет на 284,6 млрд долларов США за счет совокупного роста на 43,9%. Глубокое обучение, один из сегментов, проанализированных и оцененных в этом исследовании, показывает потенциал роста более чем на 42,5% ». (Источник: globenewswire).
IT-индустрия меняется постоянно и быстро. Чем быстрее и напряженнее программа обучения, тем проще вам будет влиться в реальную работу и следовать за изменениями. Наша программа охватывает весь спектр Hard Skills, которые нужны на позиции аналитика. Курс поделён на 4 части, эквивалентные 4 месяцам обучения. По окончании курса ваше резюме будет выглядеть так:
На лекциях курса мы обсудим важнейшие определения и понятия из области ИИ и машинного обучения. Поговорим об истории думающих машин, об играх, ставших на долгое время полигоном для испытания моделей ИИ, о том, как люди, изучая работу мозга, пытались создать эффективные методы решения интеллектуальных задач.
PyTorch для глубокого обучения и компьютерного зрения
PyTorch for Deep Learning and Computer Vision
Создавайте высокотехнологичные приложения для глубокого обучения и компьютерного зрения с PyTorch. PyTorch быстро стал одним из наиболее преобразующих фреймворков в области глубокого обучения. С момента своего выпуска, PyTorch полностью изменил ландшафт в области глубокого обучения, благодаря своей гибкости и простоте использования при построении моделей глубокого обучения.
Big data - инструменты, подходы и методы обработки огромных объёмов данных. По сути это альтернатива традиционным системам обработки данных. Если вам требуется общее расширение кругозора в теме технологий работы с данными и необходимость апгрейда на текущем месте работы, курс даст возможность расширить профессиональные навыки, работать с новыми задачами и быстро приносить результаты в проектах.
Лучшая книга по машинному обучению для iOS. Охватывает CoreML, Vision, классификаторы изображений и последовательностей, обработку естественного языка и многое другое.
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.