
specialist
Курсы от одной из ведущих в русском сегменте интернета площадки. Представляет широкий спектр обучения в разных направлениях.
Если компания планирует получить серьезную выгоду от использования Data Science, ей нужно отмасштабировать алгоритмы работы с данными. Для этого одного-двух компьютеров будет мало, придется задействовать дополнительные мощности – вычислительный кластер и облачные сервисы. На этом курсе слушатели узнают, как построить масштабируемые аналитические решения для применения в корпоративной среде.
На курсе рассматривается, как проводить исследования данных с использованием платных, «промышленных» решений (Microsoft R Server, SQL Server и др.) и облачных сервисов (Azure ML, HDInsight и др.). Слушатели научатся использовать современные программные продукты для поставленных целей, будут строить высокопроизводительные и масштабируемые модели. Кроме того, освоят на практике технологии Big Data и работу с «большими данными» в облаке.
Курс предназначен для аналитиков, разработчиков аналитических приложений, разработчиков отчетов.
Преимущества курса:
Курсы от одной из ведущих в русском сегменте интернета площадки. Представляет широкий спектр обучения в разных направлениях.
Математическая статистика, запросы SQL, статистическая обработка данных с языком R - для тебя не пустой звук, но ты по-прежнему не варик что за Data Science ? Давай попробуем структуризировать твои знания и применить их на деле, решая типичную задачу, которую решают data scientist.Это отличный курс, который поможет тебе на практике увидить возможности Data Science, и познокомить с машинным обучением. В уроках мы детально разберем обработку и анал
Обработка больших объемов данных (Big Data) – трудоемкий процесс. Раньше, чтобы компьютер мог выполнить даже простую задачу, программист должен был написать подробный алгоритм действий. Но теперь можно не составлять инструкции, а настраивать компьютер так, чтобы он сам на основе предложенных данных искал закономерности и делал выводы. Этот процесс называется машинным обучением - machine learning.Например, в качестве исходных данных есть инф
В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны – это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огром
Научитесь строить и обучать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Data Scientist создает и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
Программирование на Python для аналитики данных и науки о данных. Изучите статистический анализ, сбор данных и визуализацию.