Openbravo-rus.ru

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

Репетитор машинное обучение

Репетиторы Москвы по машинному обучению

  • Машинное обучение 2500 р. / 60 мин.
  • Информатика 2500 р. / 60 мин.
  • Программирование 2500 р. / 60 мин.

Все цены (20)

  • преподаёт в: Раменское
  • выезд к ученику: Юго-Запад, Раменское
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Стаж 10 лет
  • Опыт преподавания – 2 года.
  • Репетиторский опыт – 10 лет.
  • Машинное обучение 2000 р. / 60 мин.
  • Информатика 2000 р. / 60 мин.
  • Программирование 1500 р. / 60 мин.

Все цены (55)

  • преподаёт в: ст.м. Коломенская, Юг
  • выезд к ученику: Москва
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Преподаёт информатику в гимназии с 2016 года.
  • Машинное обучение 2500 р. / 60 мин.
  • Математика 2500 р. / ч
  • Информатика 2500 р. / ч

Все цены (22)

  • преподаёт в: ст.м. Университет, Юго-Запад, Мытищи, Юбилейный
  • выезд к ученику: Юго-Запад, Восток, Северо-Восток, Центр, Мытищи
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Стаж 6 лет
  • Репетиторский опыт – с 2013 года.
  • Машинное обучение 2000 р. / 90 мин.
  • Математика 2000 р. / 90 мин.
  • Информатика 2000 р. / 90 мин.

Все цены (49)

  • выезд к ученику: Москва
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Машинное обучение 2000 р. / ч
  • Математика 1600 р. / ч
  • Физика 1600 р. / ч

Все цены (16)

  • выезд к ученику: Москва
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Машинное обучение 3000 р. / 60 мин.
  • Математика 2500 р. / 60 мин.
  • Физика 2500 р. / 60 мин.

Все цены (29)

  • преподаёт в: ст.м. Митино, Запад
  • выезд к ученику: Москва, Барвиха, Химки, Красногорск, Нахабино, Николина гора, Солнечногорск, Видное, Зеленоград
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Стаж 10 лет
  • Репетиторский опыт с 2009 года.
  • Машинное обучение 1500 р. / 60 мин.
  • Математика 1200 р. / ч
  • Физика 1200 р. / ч

Все цены (21)

  • преподаёт в: ст.м. Сокол, ст.м. Стрешнево, Север, МЦК: Северо-Запад

  • Машинное обучение 5000 р.
  • Информатика 5000 р.
  • Программирование 5000 р.

Все цены (4)

  • преподаёт в: ст.м. Пионерская, Запад
  • выезд к ученику: Запад
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Машинное обучение 3000 р. / ч
  • Математика 3000 р. / 60 мин.
  • Информатика 4000 р. / 60 мин.

Все цены (40)

  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Машинное обучение 1500 р. / 60 мин.
  • Математика 1200 р. / 60 мин.
  • Информатика 1200 р. / 60 мин.

Все цены (29)

  • выезд к ученику: Москва
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Машинное обучение 3000 р. / 90 мин.
  • Математика 3000 р. / 90 мин.
  • Информатика 3000 р. / 90 мин.

Все цены (33)

  • преподаёт в: ст.м. Смоленская, Центр
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Машинное обучение 1000 р. / 60 мин.
  • Информатика 1000 р. / 60 мин.
  • Программирование 1000 р. / 60 мин.

Все цены (15)

  • выезд к ученику: Восток, Железнодорожный
  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

  • Машинное обучение 1800 р.
  • Математика 1500 р. / 60 мин.
  • Физика 1500 р. / 60 мин.

Все цены (25)

  • преподаёт в: ст.м. Окружная, ст.м. Тимирязевская, Север, Долгопрудный, Север M1, МЦК: Север
  • выезд к ученику: Север, Северо-Восток, Северо-Запад, Центр, Долгопрудный, МЦК: Север, МЦК: Северо-Восток, МЦК: Северо-Запад

  • Стаж 11 лет
  • Репетиторская деятельность – с 2008 года.
  • Машинное обучение уточняется при заказе
  • Математика 2000 р. / ч
  • Физика 2000 р. / ч

Все цены (9)

  • проводит обучение онлайн (по скайпу)

Отзывы о репетиторах

С Кимом Игоревичем, у меня было одно занятие. Мне показалось, что преподаватель имеет не большой опыт работы с учениками, но материалом владеет хорошо. Вежлив и доброжелателен. Занятия прекратили, в силу отсутствия у меня времени.

  • Варвара
  • информатика

Спасибо Дарье огромное. Дети имеют хорошие оценки и понимают материал. Объясняет великолепно.

  • Репникова Инна
  • математика

Моему сыну понравился результат. Благодаря репетитору сдал «хвост» по информатике.

  • Ирина
  • информатика

Я остался доволен работой Макара Николаевича, потому что он мне помог разобраться в решении задач на Pascal. Макар Николаевич понятно объяснял мне нужный материал, с ним было очень приятно работать.

  • Юрий
  • программирование

После занятий с Ильей Федоровичем сын сдал ЕГЭ по информатике хорошо. Даже так хорошо, что мы не ожидали. Так что репетитором мы довольны, он молодец.

  • Мария
  • информатика

Прекрасное знание предмета, все четко объясняет, очень помог освоить курс Machine Learning, очень рекомендую

  • Евгения

Отлично, очень нравится. Физика у него отлично, просто супер. Они нашли общий язык. Мало того, что он увлеченный, так когда заканчивается время занятия, он параллельно что-то от себя бесплатно рассказывает, какие-то опыты показывает. Мальчишка молодец. Несмотря на его возраст, он физику очень легко. У меня ребёнок просто ненавидел физику, он ее не понимал. Сабир его так в мир физики вёл, я очень довольна. Он спокойный, уравновешенный, очень коммуникабельный. Очень позитивный и улыбчивый. В меру строгий. Он вызывает уважение как преподаватель.

  • Людмила
  • математика

Репетитор зарекомендовала себя прекрасно! Очень доходчиво и подробно все объяснила, все мои вопросы четко разложила. Еще помогла собрать материал для дальнейшего обучения. Скорее всего, мы продолжим с ней взаимодействие по Скайпу. Спасибо!

  • Хадя
  • программирование

Артем Игоревич, спасибо вам огромное !!
Очень хорошо объясняет и всегда поможет

  • Мария
  • информатика

Ожидаемого результата не добился, дал информацию в электроном виде.

  • Дима
  • информатика

Хочу Выразить огромную благодарность Виктории Сергеевне, за ее профессионализм. За быстрое и качественное выполнение поставленной задачи, за короткий срок нужно было подготовиться к контрольной работе(переписать двойку) по математике, и она с эти справилась, сумела объяснить ребенку так, что она двойку переписала на 5. Спасибо Виктория Сергеевна за помощь.

  • Ольга
  • математика

очень хороший репетитор.доходчиво объясняет,на занятиях интересно,применяются различные методы обучения.большое спасибо.

Репетиторы: машинное обучение (Machine Learning) в Москве

Проводит дистанционные занятия

Предметы: программирование, информатика, высшая математика, математика, машинное обучение.

Образование:
• МГУ им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, направление – прикладная математика и информатика, бакалавр, 2015 г.
Опыт:
• Частный репетитор — 5 лет.
• Преподаёт информатику в гимназии — 3 года.

Подтяну знания школьников, натаскаю к ОГЭ/ЕГЭ. Срочная и усиленная подготовка студентов к экзаменам — не проблема (в случае надобности можем посидеть и ночами). Также обучаю высшей математике и программированию взрослых.
Можно проводить занятия на ВМК.

Читать еще:  Smm обучение москва

Район: Университет, Мытищи, Юбилейный. Выезд: Центр, Юго-Запад, Северо-Восток, Восток, Мытищи.

Ставка: 2500 руб. / ч

ЕГЭ по информатике: 2500 руб. / ч

ГИА: 2500 руб. / ч

Длительность занятия: 60 мин.

Проводит дистанционные занятия

Предметы: информатика, программирование, математика, .NET, машинное обучение. Ещё 5…

Образование:
• Московский государственный технологический университет «Станкин», факультет информационных технологий, направление – информатика и вычислительная техника, магистр, 2014 г.
Опыт:
• Опыт репетиторства — 11 лет.

Идет набор на занятия по подготовке к ЕГЭ по информатике в 2019-2020 учебном году, математике в 2020-2021 учебном году, а также на занятия по программированию. Занятия проходят удаленно, с помощью Skype или Discord.

Плюс: алгоритмы и структуры данных, объектно-ориентированное программирование.

Машинное обучение: 2000-3000 руб. / ч

Информатика: 2000-3000 руб. / ч

Программирование: 2000-3000 руб. / ч

Математика: 2000 руб. / ч

ЕГЭ: 3000 руб. / ч

ЕГЭ по информатике: 2000-3000 руб. / ч

Длительность занятия: 60-120 мин.

Предметы: математика, информатика, физика, программирование, высшая математика, машинное обучение.

Образование:
• Московский педагогический государственный университет, математический факультет, специальность – учитель информатики и математики, специалитет, 2008–2013 гг.
Опыт:
• Репетиторская деятельность — 5 лет.
• Работал в школе, 2010–2015 гг.
• Работа в школе — 1 год.

Педагогическое образование, технарь по складу ума, незащищённая (пока) диссертация по математике.
Преподавать в школе начал еще до педпрактики, практически с момента окончания ВУЗа занимаюсь репетиторством.

Район: Измайловская. Выезд: Центр, Восток, МЦК: Восток, Большая кольцевая Восток.

Математика: 2000 руб. / ч

Информатика: 1500 руб. / ч

Физика: 2000 руб. / ч

ОГЭ по математике: 2000 руб. / ч

ЕГЭ по математике: 2250 руб. / ч

Предметы: программирование, информатика, биология, машинное обучение.

Образование:
• Санкт-Петербургский государственный морской технический университет, факультет кораблестроения и океанотехники, специальность – прикладная математика, специализация – математическое моделирование, квалификация – инженер-математик, диплом с отличием, 2012 г.
• НИУ ВШЭ, факультет компьютерных наук, направление – прикладная математика и информатика, профиль – анализ данных в биологии и медицине, магистр, 2018 г.
Опыт:
• Опыт репетиторства — 7 лет.
• Преподаватель в Детско-юношеском компьютерном центре при НИУ ИТМО, 2014–2015 гг.
• Институт биологии развития им. Н. К. Кольцова РАН, младший научный сотрудник (с 2019 г.).

  • ЕГЭ по информатике, топ-5 — 2019: 100, 94, 88, 83, 83.
  • Авторский ЕГЭ-задачник, вобравший мой опыт с 2012 г.
  • 80% моих учеников занимаются дистанционно, занятия у меня/с выездом — по договорённости.
  • Студентам — консультации по программированию, алгоритмам, анализу данных, биоинформатике.

Район: Славянский бульвар, Кунцевская. Выезд: Центр, Запад, Юго-Запад, Северо-Запад, МЦК: Северо-Запад, МЦК: Запад, Большая кольцевая Северо-Запад, Большая кольцевая Запад, МЦК: Юго-Запад.

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

Популярная тенденция в сфере онлайн-образования — массовые открытые онлайн-курсы (Massive open online-courses, MOOC). Появились бесплатные курсы по машинному обучению и data science. Они доступны каждому и основаны на образовательных программах от ведущих университетов, например, МФТИ.

Большинство MOOC по машинному обучению доступны на английском языке и представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, Udacity, World Education University и edX.

Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций. Для того, чтобы выполнять задания или получить сертификат по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить курс.

Видео-материалы и лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса внизу нужно нажать кнопку «прослушать курс», как показано на картинке:

Как бесплатно прослушать курсы по машинному обучению

В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами.

Введение в машинное обучение

Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

Машинное обучение и анализ данных

Авторы: МФТИ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

Специализация Машинное обучение и анализ данных включает 6 курсов. Осваиваются основные инструменты, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, фундаментальная математика, основы программирования на python.

Продолжительность: 8 месяцев (7 часов в неделю)

Python для анализа данных

Авторы: МФТИ, ФРОО, Mail.ru Group
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Python для анализа данных ориентирован на решение практических задач. Студенты будут применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.

Продолжительность: 25 часов

Введение в науку о данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Введение в науку о данных рассматривает постановку и решение типичных задач, с которыми может столкнуться в своей работе data scientist, подходы к сбору, анализу, обработке и визуализации массивов данных.

Продолжительность: 17 часов

Глубокое обучение в творчестве с TensorFlow

Автор: Google Magenta
Платформа: Kadenze
Язык: английский, русские субтитры

MOOC Использование глубокого обучения в творчестве с помощью TensorFlow расскажет о том, как строить алгоритмы глубокого обучения на основе сверточных, рекуррентных, генеративных нейросетей и применять их для создания творческих приложений.

Продолжительность: 60 часов

Data Science

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию Data Science университета John Hopkins входят 10 курсов, включая сбор и сортировку данных, программирование на языке R, регрессионные модели, разработку продуктов для обработки данных и другие.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Data science для руководителей

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

Data Science для руководителей — это ускоренная обучающая программа — 5 курсов, которые дают базовое понимание о том, что такое data science и как работать с проектами в этой сфере, собирать и развивать команду и даже лидерские качества.

Читать еще:  Реклама дистанционное обучение

Продолжительность: 40 часов

Нейронные сети

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

Бесплатный курс Нейронные сети дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.

Продолжительность: 33 часа

Программирование на Python

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Программирование на Python представлены базовые понятия программирования на python и большое количество практических задач. Решения будут проверяться автоматической системой.

Продолжительность: 22 часа

Алгоритмы: теория и практика. Методы

Автор: Computer Science Center
Платформа: Stepic
Язык: русский

Рассматриваются теоретические основы создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.

Продолжительность: 35 часов

Основы программирования на R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Основы программирования на R изучаются основные типы данных и семантические правила, анализ и обработка данных.

Продолжительность: 19 часов

Анализ данных в R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе рассматриваются этапы статистического анализа на R — предварительная обработка данных, применение статистических методов анализа и визуализация данных.

Продолжительность: 21 час

Базы данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В основе курса Базы данных изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов и управления данными в реляционных базах данных. Рассматриваются сферы применения NoSQL баз данных и современные подходы к обработке big data.

Продолжительность: 20 часов

От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию входят 5 курсов, которые демонстрируют, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, прогнозирования, создания моделей и визуализации данных для решения задач и улучшения бизнес-процессов.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Линейная регрессия

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В курсе Линейная регрессия разбираются основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками, регрессионный анализ и построение моделей. Специальное место отводится операциям с матрицами. Курс ориентирован на людей, которые уже знакомы с базовыми понятиями анализа данных.

Продолжительность: 22 часа

Анализ данных

Автор: НГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В специализацию Анализ данных Новосибирского государственного Университета входят 4 курса. Курсы содержат материалы по основам теории вероятностей и математической статистики, исследованию связей между признаками, построению прогнозов на основе регрессионных моделей, кластерному и статистическому анализу. Курсы разработаны совместно с 2GIS.

Продолжительность: 4 месяца (3 часа в неделю)

Репетитор Machine Learning Python, R, spss (скайп)

Помощь студентам не оказываю.
Объявление для взрослых работающих людей, которые хотят получить квалификацию в Data Science. Возможно обучение на английском языке для магистрантов и докторантов иностранных университетов. Осуществляю научное руководство по исследовательским проектам.

Полный список программ, по которым оказываю консультацию по статистическому и машинному обучению: Python [фреймворки Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, PyTorch, MXNet, Tensorflow, Xgboost и т.д.,
Языки программирования для Data Science: R, (Rstudio), Julia (рекомендую), F#, конечно Python.
Программы: Knime, Spss modeler & SPSS statistics, Stata, SAS EG, SAS EM, Eviews, Gretl, Minitab, Statistica.
Вы также можете получить консультацию по BI-приложениям: Google Datastudio, Power BI, MS Reporting services и т.д.

Для тех, кто хочет писать аналитические приложения для трейдинга, финансового моделирования и управлевния порфтелем, предлагаю специализированные курсы. Можно с нуля.

Специально для целей обучения помогу организовать облачный аналитический сервер, на котором можно проводить вычисления, даже если у Вас нет мощного компьютера. Помогу на нём настроить любое ПО, не только Notebook, но и Rstudio Server, VS Code Remote, OLAP-сервер, где ученик может создавать кубы, строить виджеты в Power BI, Column Store и NOSQL серверы баз данных.

Есть база данных, где хранятся обучающие датасеты для любого статистического софта.
У меня организационная и содержательная сторона занятий гораздо лучше, чем в любой школе анализа данных. Смотрите отзывы на моём сайте или спросите у моих учеников (контакты спрашивайте в телеграм или sms).

Программа составляется индивидуально, исходя из стартового уровня ученика и целей. А иначе зачем нужно индивидуальное обучение.

Направления занятий следующие:
обучение анализу данных и их интерпретации для целей бизнеса, трудоустройства, исследований, образования от сертифицированного опытного профессионала по исследованию данных, консультации для студентов ВШЭ по SPSS, R, Stata.

Помощь в постановке методологии исследований, вопросы оптимизации дата майнинга при работе с большими объёмами данных, обучение интерпретации данных, как строить описательную и прогнозную аналитику. Разбираются примеры из реальных кейсов. Помимо этого, на занятиях Вы научитесь программировать, даже если никогда с этим не соприкасались. Если работаете с базами данных — научитесь создавать SQL-запросы, импортировать-экспортировать данные.

Возможно обучение онлайн. Скидки при частых занятиях. Опыт преподавания более 10 лет.

Проводятся вебинары по скайп.
Репетитор Подсоллнухов Вадим Валерьевич.

Помощь студентам не оказываю.
Объявление для взрослых работающих людей, которые хотят получить квалификацию в Data Science. Возможно обучение на английском языке для магистрантов и докторантов иностранных университетов. Осуществляю научное руководство по исследовательским проектам.

Полный список программ, по которым оказываю консультацию по статистическому и машинному обучению: Python [фреймворки Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, PyTorch, MXNet, Tensorflow, Xgboost и т.д.,
Языки программирования для Data Science: R, (Rstudio), Julia (рекомендую), F#, конечно Python.
Программы: Knime, Spss modeler & SPSS statistics, Stata, SAS EG, SAS EM, Eviews, Gretl, Minitab, Statistica.
Вы также можете получить консультацию по BI-приложениям: Google Datastudio, Power BI, MS Reporting services и т.д.

Для тех, кто хочет писать аналитические приложения для трейдинга, финансового моделирования и управлевния порфтелем, предлагаю специализированные курсы. Можно с нуля.

Специально для целей обучения помогу организовать облачный аналитический сервер, на котором можно проводить вычисления, даже если у Вас нет мощного компьютера. Помогу на нём настроить любое ПО, не только Notebook, но и Rstudio Server, VS Code Remote, OLAP-сервер, где ученик может создавать кубы, строить виджеты в Power BI, Column Store и NOSQL серверы баз данных.

Есть база данных, где хранятся обучающие датасеты для любого статистического софта.
У меня организационная и содержательная сторона занятий гораздо лучше, чем в любой школе анализа данных. Смотрите отзывы на моём сайте или спросите у моих учеников (контакты спрашивайте в телеграм или sms).

Читать еще:  Хоум кредит портал обучения для сотрудников

Программа составляется индивидуально, исходя из стартового уровня ученика и целей. А иначе зачем нужно индивидуальное обучение.

Направления занятий следующие:
обучение анализу данных и их интерпретации для целей бизнеса, трудоустройства, исследований, образования от сертифицированного опытного профессионала по исследованию данных, консультации для студентов ВШЭ по SPSS, R, Stata.

Помощь в постановке методологии исследований, вопросы оптимизации дата майнинга при работе с большими объёмами данных, обучение интерпретации данных, как строить описательную и прогнозную аналитику. Разбираются примеры из реальных кейсов. Помимо этого, на занятиях Вы научитесь программировать, даже если никогда с этим не соприкасались. Если работаете с базами данных — научитесь создавать SQL-запросы, импортировать-экспортировать данные.

Возможно обучение онлайн. Скидки при частых занятиях. Опыт преподавания более 10 лет.

Проводятся вебинары по скайп.
Репетитор Подсоллнухов Вадим Валерьевич.

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.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector