OTUS

Вы освоите основные разделы высшей математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.

Best Practice по изучению математического аппарата, необходимого для успешной карьеры в Data Science.

Best Practice по работе с современными методами анализа данных и инструментам, необходимым для профессионального развития в качестве специалиста Data Science.

Курс о нейронных сетях, глубоком машинном обучении и задачах, которые решает Deep Learning Инженер.

Программа курса создана специально для тех, кто уже знаком с классическим машинным обучением и хочет погрузиться в мир нейронных сетей и глубокого обучения, получив навыки уровня Middle/Senior. Знания также пригодятся начинающим специалистам в нейронных сетях, которые намерены быстро и систематизировано выйти на высокие позиции в крупных IT-компаниях.

Курс предназначен для программистов и аналитиков, которых интересует область машинного обучения и анализа данных. Цель прохождения курса — освоение алгоритмов машинного обучения и логических методов, позволяющих находить ценную информацию в крупных массивах данных и эффективно внедрять эту информацию для решения реальных бизнес-задач.

В настоящее время каждый сервис или устройство генерируют огромное количество данных. С помощью методов машинного обучения из данных стало возможным извлекать полезные знания. По этой причине данные становятся самым ценным ресурсом в бизнесе, а умение извлекать из данных информацию - одним из самых востребованных умений.Для того, чтобы внедрять использование данных в бизнесе, необходимо обладать набором специальных знаний и навыков.
Цель...