Сколково интернет работа

Теперь сколково интернет работа проходит как офлайн так и онлайн! До курса Если вы приходите в восторг от слов «дата», «питон», «граф», «ближайшие соседи», «деревья решений», добро пожаловать к нам в школу. А еще вы должны быть знакомы с математической статистикой и иметь опыт программирования на языке Python.

На занятиях Мы не только читаем лекции, но и решаем реальные бизнес-задачи как на малых, так и больших данных. Все участники соревнуются между собой в течение всего обучения. Полный апгрейд После окончания школы всем участникам выдаются сертификаты. Также участники смогут самостоятельно применять на практике представленные в школе методы машинного обучения и решать задачи анализа данных.

Руководил службой Business Intelligence и Data Mining в Адидас Россия и функции Business Intelligence в KPN в Нидерландах. Сергей окончил Московский Государственный Университет им. Ломоносова по специальности Прикладная статистика, а также получил степень MBA в Московской школе управления Сколково. Александр окончил Московский физико-технический институт по направлению «Прикладные математика и информатика», а также Школу Анализа Данных Яндекса. Дмитрий Игнатов Кандидат технических наук, доцент Департамента анализа данных и искусственного интеллекта на Факультете компьютерных наук и научный сотрудник международной лаборатории Интеллектуальных систем и структурного анализа в НИУ ВШЭ. Станислав Семенов Консультант по анализу данных. Ранее, преподаватель машинного обучения в ШАД Яндекс.

Занимает 4 место в текущем мировом рейтинге Kaggle по решению прикладных задач анализа данных. Многократный участник международных конференций по анализу данных и машинному обучению. Станислав — выпускник МФТИ, НИУ ВШЭ и ШАД Яндекс. Дмитрий Ильвовский Аналитик, разработчик корпоративных интернет-приложений. Преподаватель и научный сотрудник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Является автором ряда публикаций на ведущих международных конференциях по искусственному интеллекту и компьютерной лингвистике.

Екатерина Черняк Преподаватель и аспирант факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, научный сотрудник НИУ ВШЭ. Преподаватель базовых курсов по анализу и майнинг данных, автоматической обработки текстов. Автор ряда публикаций на ведущих международных конференциях. Учебный план Теперь курс проходит как онлайн так и офлайн! Вы сможете стать Data Scientist, находясь в любой точке планеты. Онлайн участники, также как и студенты в аудитории смогут задавать вопросы, выполнять домашнии задания, которые проверят преподаватели.

Библиотеки и инструменты для анализа данных. Практика с pandas, numpy, matplotlib, seaborn. Решение задач классификации и регрессии с Kaggle. Item-Based и User-Based подходы к задаче рекомендации. Решение проблемы холодного старта, разработка метрик качества алгоритмов рекомендации. Подробный обзор библиотеки NLTK, решение задач с Kaggle. Введение в анализ больших данных и масштабируемое машинное обучение.

Практика с Apache Spark, разбор альтернативных методов работы с большими данными. После записи и оплаты каждый участник получает ссылку на вебинар и дополнительные инструкции. Занятия проходят по будням с 19:00 до 21:00 2 раза в неделю. После заполнения формы вам придет письмо-подтверждение регистрации, а также ссылка на страницу оплаты курсы.

Вам может понравится