Специалист по Data Science расширенный

Линейные модели в машинном обучении

• Разработаете модель машинного обучения, которая поможет владельцам молочной фермы принимать эффективные решения.

Обучение с учителем: качество модели

• Проанализируете покупки клиентов в ретейл-сети. Разработаете модель, которая поможет маркетологам запускать эффективные акции.

Второй большой проект

• Разработаете 2 модели машинного обучения и оцените их качество. Упакуете работу в пайплайн. Смоделируете коэффициент удовлетворённости сотрудников, чтобы помочь HR-отделу компании спрогнозировать текучку кадров.

Машинное обучение в бизнесе

• Обучите модель и предскажете, в каком месторождении добыча нефти принесёт наибольшую прибыль.

Базовый SQL

• Напишете ряд запросов разной сложности к базе данных, в которой хранится информация о венчурных инвесторах, стартапах и инвестициях в них.

Командная строка и Git

• Разместите проекты в своём аккаунте на сервисе GitHub с помощью командной строки и системы контроля версий Git.

Мастерская

• В этом спринте сможете выбрать: поработать над проектом от реального заказчика или поучаствовать в соревнованиях на Kaggle. И тот, и другой кейс сможете положить в портфолио.

Системы обработки больших данных

• Спрогнозируете стоимость квартир для сервиса по продаже недвижимости.

Численные методы

• Разработаете модель для определения стоимости автомобиля с пробегом.

Мастерская

• В этом спринте сможете выбрать: поработать над проектом от реального заказчика или поучаствовать в соревнованиях на Kaggle. И тот, и другой кейс сможете положить в портфолио.

Продвинутый SQL

• С помощью Python и SQL подключитесь к базе данных, посчитаете и визуализируете ключевые метрики сервис-системы вопросов и ответов о программировании.

Модели и алгоритмы в машинном обучении

• Научитесь строить и обучать полносвязные нейросети с помощью фреймворка PyTorch, управлять их обучением с использованием гиперпараметров

Третий большой проект

• Потренируетесь составлять запросы для получения данных. Самостоятельно составите датасет и обучите на нём модель. Оцените потенциальную опасность поездок для сервиса каршеринга и его клиентов.

Временные ряды

• Построите модель и спрогнозируете пиковые нагрузки в такси.

Машинное обучение для текстов

• Ускорите модерацию комментариев в сообществе, автоматизировав оценку их токсичности.

Компьютерное зрение

• Построите модель для определения приблизительного возраста человека по фотографии.

Четвёртый большой проект

• Погрузитесь в вопросы этичной работы с данными. Попрактикуетесь комбинировать текстовые данные и изображения для создания модели машинного обучения. Обработаете оценки соответствия текстовых данных и изображений от экспертов. Создадите систему поиска фотографий по описанию для фотохостинга.

Итоговый проект

• Подтвердите, что освоили новую профессию. Уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных и машинного обучения. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как на реальной работе.

Дополнительный курс: практика Python

• Потренируетесь составлять запросы для получения данных. Самостоятельно составите датасет и обучите на нём модель. Оцените потенциальную опасность поездок для сервиса каршеринга и его клиентов.

Дополнительный курс: теория вероятностей

• Вспомните или узнаете базовые термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т. д. На простых примерах и забавных задачах потренируетесь работать с числами и выстраивать логику решения. Поработаете с практическими заданиями, которые используются на собеседованиях.

Дополнительный курс: практика SQL

• Решите несколько десятков дополнительных задач на отработку навыка работы с SQL. Пройдёте практические задания по составлению SQL-запросов, поработаете с новыми базами данных.

Нейросети для специалистов по Data Science

• Описание отсутствует