Openbravo-rus.ru

Образование по русски
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Data science уровень 2 применение машинного обучения

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Работать с библиотеками и базами данных

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Строить модели машинного обучения

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить полную программу курса и консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Специалист по Data Science

программа профессиональной переподготовки

«Специалист по Data Science» — это программа по анализу данных и машинному обучению, которая охватывает все разделы современного анализа данных, в том числе глубинное обучение и его применения.

Программа начинается с самых основ — изучения программирования и базовых разделов математики — и переходит к разделам по машинному обучению, прикладной статистике и обработке данных, работе с большими данными, глубинному обучению, его применениям к изображениям, текстам и сигналам. При разработке программы мы сделали акцент на практическую работу и проектную деятельность.

Читать еще:  Обучение удаленных сотрудников

По итогам программы вы получите самые актуальные знания в одной из самых востребованных областей 21 века, проекты в портфолио и диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.

В декабре 2019 г. программа «Специалист по Data Science» стала сертифицированной программой нацпроекта «Цифровая экономика» и победила в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии».

академических часа, в том числе 440 часов лекций и семинаров.

Общий срок обучения — 17 месяцев.

Оплату можно разбить на 8 частей.

Для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ предусмотрены скидки.

По итогам программы выдается Диплом о профессиональной переподготовке установленного НИУ ВШЭ образца.

Старт — 13 мая 2020 г.

Два раза в неделю, по средам с 19:00 по 22:00 и субботам с 15:30 по 18:30, очно

Каникулы в августе, перерыв на майские праздники.

Содержание программы

  • Введение в язык Python. Знакомство со средой программирования. Базовые операции. Интерпретация ошибок.
  • Строки и списки в Python.
  • Понятие управляющих конструкций. Условные операторы.
  • Циклы for и while.
  • Устройство функций в Python. Поиск ошибок в коде и отладка.
  • Итераторы, генераторы, генераторы списков. Рекурсия.
  • Работа с файлами. Продвинутая работа со словарями.
  • Библиотеки для хранения и работы с данными в табличном формате: pandas.
  • Сбор данных: web-scraping с BeautifulSoup.
  • Сбор данных: Selenium, работа с сервисами через API.
  • Объектно-ориентированное программирование. Классы.
  • Введение в numpy.
  • Введение в pandas.
  • Работы с пропущенными данными.
  • Визуализация для презентации данных: matplotlib. Основные виды графиков. Основные ошибки при создании визуализаций.
  • Создание интерактивных визуализаций: plotly.
  • Разведывательный анализ данных. Особенности исследования текста.
  • Асимптотический анализ.
  • Базовые структуры данных.
  • Сортировки.
  • Бинарные деревья поиска.
  • Хеш-таблицы.
  • Алгоритмы на графах.
  • Алгоритмы на строках.
  • Динамическое программирование.

Дискретная математика:

  • Множества и логика.
  • Комбинаторика и вероятность.
  • Неориентированные графы.
  • Ориентированные графы и алгоритмы на графах.

Математический анализ:

  • Функции одной переменной, пределы, производные.
  • Касательные, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
  • Интегралы, введение в вычисление интегралов.
  • Функции нескольких переменных, градиент, производная по направлению, линии уровня, касательная плоскости, критические точки, поиск минимумов и максимумов.
  • Оптимизационные задачи, лагранжиан и его геометрический смысл, нахождение минимума или максимума с заданными ограничениями.

Линейная алгебра:

  • Системы линейных уравнений, матрицы, обратимость и невырожденность.
  • Определитель, обратная матрица.
  • Векторные пространства и подпространства, размерности, ранги матриц.
  • Линейные отображения и их матричное описание. Собственные значения и векторы, связь со спектром.
  • Билинейные и квадратичные формы. Скалярные произведения, углы и расстояния. Ортогонализация и QR-разложение. Линейные многообразия и линейные классификаторы, отступы.
  • Операторы в евклидовых пространствах. Сингулярное разложение (SVD).

Теория вероятностей:

  • Пространство элементарных исходов. События. Вероятность и её свойства. Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
  • Дискретные случайные величины и их распределения. Независимость случайных величин. Распределение функции от дискретной случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия.
  • Случайные величины, имеющие плотности. Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность. Равномерное, экспоненциальное, нормальное распределения.
  • Функция распределения. Распределение функции от случайной величины, имеющей плотность. Многомерные случайные величины. Ковариация и корреляция.
  • Неравенства концентрации (неравенства Маркова и Чебышёва). Распределение суммы случайных величин. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

Распространенные мифы, которых следует опасаться в Data Science и машинном обучении

Что такое машинное обучение: Data Science или искусственный интеллект? Это один из самых распространенных вопросов, который мне задают. Этот вопрос ставит в тупик и начинающих пользователей, и специалистов по подбору персонала, и даже руководителей.

Начинающих пользователей волнует, как стать специалистом по обработке и анализу данных; руководители задаются вопросом, насколько важное влияние оказывает Data Science на бизнес. Люди, работающие в этой сфере, не могут определиться, как себя называть: Data Scientist, Data Engineer или Data Analyst.

В этом посте я попытаюсь прояснить некоторые мифы и дать общее понятие о том, что такое Data Science, и как ее интерпретируют в деловом мире.

Миф 1: Data Scientist/Engineer/Analyst – это одно и то же.

Это искаженный миф, с которым я сталкивался много раз в своей карьере и который вредит как сотруднику, так и компании. Это все равно, что QA-инженера (специалиста по функциональному тестированию программного обеспечения на этапе разработки) называть инженером-программистом.

В широком смысле Data Scientist – это тот, кто имеет опыт и знания, как минимум, в двух из трех областей: статистики, программирования и машинного обучения. Такой сотрудник хочет работать над сложной бизнес-задачей, где он может использовать свои знания для поиска решений. Он стремится потратить бóльшую часть своей работы для создания предиктивных моделей и проведения статистических экспериментов, чтобы получить бизнес-решение. Это смесь исследовательской работы и программирования, а характер работы и нагрузка различаются в зависимости от размера компании/команды.

Data Engineering – это работа, в которой человек сосредотачивается на создании инфраструктуры для запуска приложений, выполняющих такие задания, как: предиктивное моделирование, обновление панелей потоковой передачи данных, выполнение ежедневных заданий для создания отчетов и поддержание непрерывного потока данных. Хороший инженер данных должен знать SQL (язык структурированных запросов) и Spark (программную платформу распределенной обработки данных).

Data Analyst – это человек, который больше склонен к интерпретации и анализу бизнес-результатов, а не к процессу их создания. Такой человек предпочитает использовать инструменты для получения этих результатов и будет тратить бóльшую часть своего времени на интерпретацию и извлечение из них ценности для бизнеса. Аналитики данных были в этой отрасли задолго до того, как туда пришли исследователи данных, и основным инструментом выбора тогда был Excel. На самом деле, даже сегодня для небольшого объема данных Excel является наиболее эффективным инструментом. В настоящее время также используются такие инструменты, как PowerBI, Azure, которые предоставляют возможность выполнять аналитику большого объема данных. Основное внимание, однако, уделяется точному сообщению ежедневных результатов, а также результатов новой проверяемой гипотезы. Эти входные данные и формируют основание для важного принятия решений в бизнесе.

Читать еще:  Управление бизнесом обучение

Миф 2: Глубокое обучение – это машинное обучение или искусственный интеллект

Благодаря маркетингу и шумихе вокруг него, о глубоком обучении сегодня знают многие. Как следствие, люди считают, что глубокое обучение может решить любую проблему в области Data Science или машинного обучения.

Глубокое обучение, несомненно, является одним из самых сложных понятий в современном машинном обучении, которые следует уяснить. Глубокое обучение получило свое название из-за того, что «нейронная сеть», подразумеваемая в его структуре, имеет несколько уровней и поэтому называется «глубокой» сетью. То, что предлагается через tensorflow, pytorch или keras, – просто основа для применения этой концепции.

Фреймворк достаточно сложен для изучения. Он эффективен, но не эквивалентен опыту, полученному в машинном обучении. Машинное обучение – это огромное поле, в котором используются концепции и алгоритмы из целого ряда областей: статистики, теории информации, оптимизации, поиска информации, нейронных сетей и т.д., и имеет множество алгоритмов, каждый из которых может быть полезен в конкретных случаях его использования.

Глубокое обучение, например, было очень эффективно в машинном зрении и распознавании речи, но его использование в анализе тональности высказываний или простой задаче прогнозирования, которая может быть решена с помощью линейной регрессии, является абсолютно лишним.

Разумно потратить время на исследовательский анализ и понимание масштабов проблемы до того, как использовать алгоритм, для решения конкретной проблемы.

Миф 3: Data Science нельзя изучить за 3 месяца

Как бы мне ни хотелось, чтобы это было неправдой, но это не так. Чтобы стать Data Scientist, нужно знать гораздо больше импортирования библиотеки через «scikit-learn» и «tensorflow».

Это одна из тех областей, где результаты не детерминированы, то есть одна и та же последовательность шагов не всегда ведет к одному и тому же результату. Все зависит от качества и количества предоставленных данных, а перед вызовом функции «train» следует совершить много действий.

Конечно, вы можете научиться импортировать библиотеки и записывать последовательность шагов для создания модели, но эта модель не всегда будет эффективной. Однако нужно понимать принцип работы и зависимости применяемого алгоритма. Крайне важно это знать, иначе настройка моделей или объяснение результатов руководству будет сопряжено с рядом проблем.

Вот так я всегда объясняю, когда меня спрашивают, как научиться кодированию за одну ночь.

Это небольшая попытка подчеркнуть и прояснить распространенные мифы в области машинного обучения и Data Science. Надеюсь, поможет.

[ЭКСКЛЮЗИВ] Data Scientist. Научитесь строить и обучать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей.

Перейти к странице

Администратор

Мощнейший курс по программированию от Нетологии. В сети были некоторые части материала, которые вызывали дикий восторг у людей. В этой раздаче находится весь материал.

Курс состоит из более чем 180 часов видео и домашних заданий от ведущих специалистов по Data Scientist компаний Mail.ru, Ivi и Avito.

Первые два набора уже удачно состоялись, и студенты вовсю погрузились в базовые алгоритмы ML, feature engineering, машинное зрение, Data Scientist в e-commerce, временные ряды и прогнозирование стоимости акций и других товаров. Их преподавателями стали эксперты из Yandex Data Factory, Rambler&Co, Сбербанк Технологии и теперь у вас появится возможность получить все необходимые знания и навыки для работы в области больших данных.

I Подготовительный блок:
Экспресс-обучение основным инструментам: Python 3, git, библиотеки numpy, pandas. Обзор основного математического аппарата: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.

II Введение в data science, основные инструменты:
Что такое data science, big data, как это работает и где применяется. Эксплоративный анализ и библиотеки визуализации данных. Обзор методов машинного обучения в бибилотеке scikit-learn.

III Базовые алгоритмы и понятия машинного обучения:
Разбор основных задач и алгоритмов машинного обучения: деревья решений, метод k ближайших соседей, линейный классификатор и логистическая регрессия, кластеризация. Проверка точности модели. Проблема переобучения и борьба с ней: регуляризация, ансамблирование.

IV Feature engineering:
Проблемы качества и размерности данных. Уменьшение размерности данных. Методы декомпозиции. Cпрямляющие пространства.

V Рекомендательные системы:
Введение в рекомендательные системы. Неперсонализированные рекомендации. Персонализированные рекомендации. Развитие рекомендательных систем.

VI Распознавание изображений, машинное зрение:
Базовая теория. Обзор кейсов применения. Нейросети. Разбор реальных задач: рукописный ввод, детекция и сегментация объектов на изображении.

VII Обработка естественного языка (NLP):
Введение в обработку текста. Обзор существующих библиотек, их использование и доработка. Использование внешних ресурсов. Грязные тексты: что это такое и как с ними работать. Дистрибутивная семантика. Чатботы: разбор генерации текстов. Нейросети для NLP.

Читать еще:  Обучение картинки для презентации

VIII Анализ временных рядов, прогнозирование:
Временные ряды, модели ARMA/ARIMA. Сложные модели прогнозирования. Эксплоративный анализ временных рядов.

IX Общение с заказчиком:
Проекты машинного обучения: как выявить требования и оценить проект. Составление отчетов по исследованиям. Мастер-класс по презентации результатов.

X Data Science в маркетинге и e-commerce:
Цели, задачи, решения и критерии успешности применения Data Science. Маркетинг Data-Driven vs интуиция. Типы данных и примеры датасетов. Методы сбора из разных источников. Подготовка и обработка данных, извлечение смысла и визуализация. Разбор атрибуции маркетинговых расходов для увеличения дохода интернет-магазина.

XI Дополнительные инструменты, среды:
Экосистема Google: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Datalab и др. Коммерческие решения HP: Vertica, Haven, IDOL, коннекторы данных. Решения от Amazon (AWS). Хранение и обработка данных в Clickhouse.

XII Дипломная работа:
Разработка и внедрение собственного ML-решения/проекта либо разработка предложенного нами кейса.

Чем отличаются наука о данных, анализ данных и машинное обучение

Перевод статьи Клеофаса Мулонго «Difference Between Data Science, Analytics And Machine Learning».

Наука о данных, машинное обучение и анализ данных это три главные сферы деятельности, получившие в последние годы огромную популярность. Для профессионалов в этих областях настал их звездный час. Спрос на них на рынке труда высок. Предсказывают, что к 2020 году в этих сферах деятельности будет много открытых вакансий.

Так что же означают эти названия? Чем отличаются эти сферы деятельности? Чтобы ответить на эти и другие вопросы, мы сравнили науку о данных, машинное обучение и анализ данных.

Наука о данных

Что такое наука о данных?

Хотя этот предмет имеет множество определений, мы воспользуемся самым распространенным, которое будет понятно всем. Наука о данных это концепция, которая используется для работы с большими данными. Эта концепция включает аспекты подготовки данных, очистки данных и анализа данных.

В нормальных обстоятельствах человек, занимающийся наукой о данных, собирает данные из различных источников и применяет различные техники для того чтобы извлечь из этих наборов данных осмысленную информацию. Среди часто используемых при этом методов можно назвать предикативную аналитику, анализ настроений и даже машинное обучение.

Люди, занимающиеся наукой о данных, рассматривают эти данные с точки зрения бизнеса. Они стараются делать прогнозы максимально точно, поскольку на их основе могут приниматься решения.

Навыки, необходимые, чтобы заниматься наукой о данных

Вы хотите быть профессиональным data scientist? Есть несколько ключевых областей специализации, на которых вам нужно будет сфокусироваться. Это программирование, аналитика и предметная область (узкоспециальные знания).

Вам нужно будет приобрести следующие знания и навыки:

  • Практический опыт в программировании на Python.
  • Хорошие знания программирования баз данных SQL.
  • Способность работать с неструктурированными данными из различных источников, например, социальных медиа-платформ.
  • Знание машинного обучения.
  • Понимание аналитических функций.

Машинное обучение

Начнем с главного. Что такое машинное обучение?

Машинное обучение можно описать как процесс использования алгоритмов для тщательного исследования данных и извлечения из них осмысленной информации. Машинное обучение также может использовать заданные наборы данных для предсказания будущих тенденций. Годами программное обеспечение для машинного обучения использует статистический и предикативный анализ для определения шаблонов и выявления в них скрытых, но имеющих значение знаний.

Прекрасным примером реализации машинного обучения в жизни является алгоритм Facebook. Этот алгоритм создан для изучения вашего поведения в этой социальной сети. Полученные знания он затем использует для формирования вашей ленты. Amazon изучит ваше поведение в браузере, чтобы рекомендовать вам продукты, которые вы, вероятно, захотите купить. То же самое касается Netflix. Он будет рекомендовать вам фильмы, исходя из ваших привычек браузинга.

Что нужно, чтобы стать экспертом в машинном обучении?

Если рассматривать строго, то машинное обучение можно считать ответвлением как информатики, так и статистики. Если вы планируете остановить свой выбор на этой карьере, вам следует:

  • Приобрести опыт работы с компьютерными системами.
  • Овладеть практическими навыками программирования.
  • Разбираться в вероятностях и статистике.
  • Изучить моделирование данных.

Чем отличаются наука о данных и машинное обучение?

Наука о данных это широкое поле деятельности, которое включает в себя многие дисциплины. Машинное обучение подпадает под понятие науки о данных, ведь оно применяет несколько техник, обычно используемых в этой сфере.

А вот наука о данных может быть производной машинного обучения, а может и не быть. Она включает в себя много дисциплин, в отличие от машинного обучения, которое концентрируется на одном предмете.

Анализ данных

Анализ данных, чтобы прийти к какому-то выводу, влечет за собой появление описательной статистики и визуализации данных. Он очень связан со статистикой. Аналитик должен уметь работать с числами. В большинстве случаев анализ данных рассматривается как базовая версия науки о данных.

Если вы занимаетесь анализом данных, вы должны хорошо уметь объяснять разнообразные причины, почему данные именно такие, какие есть. Вы должны уметь представлять данные таким образом, чтобы они были понятны каждому, а не только экспертам.

Какие навыки нужны, чтобы работать в сфере анализа данных?

Вы должны хорошо разбираться в следующих областях знаний:

Как видите, все три сферы деятельности тесно связаны друг с другом. Однако между ними существуют различия, о которых мы вам и рассказали в нашей статье. Надеемся, теперь вы сможете лучше различать науку о данных, машинное обучение и анализ данных.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector