Трах С Давай Сагаловой

💣 👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻

The webpage at market://details?id=ru.yandex.searchplugin&referrer=appmetrica_tracking_id%3D387216299400402871%26ym_tracking_id%3D607043494918725355%26appmetrica_deep_link%3Dya-search-app-open%253A%252F%252F%253Furi%2526c%253Dya_direct&url=ya-search-app-open%3A%2F%2F%3Furi%26c%3Dya_direct%26referrer%3Dappmetrica_tracking_id%253D387216299400402871%2526ym_tracking_id%253D607043494918725355 might be temporarily down or it may have moved permanently to a new web address.
The webpage at market://details?id=ru.yandex.searchplugin&referrer=appmetrica_tracking_id%3D387216299400402871%26ym_tracking_id%3D607043494918725355%26appmetrica_deep_link%3Dya-search-app-open%253A%252F%252F%253Furi%2526c%253Dya_direct&url=ya-search-app-open%3A%2F%2F%3Furi%26c%3Dya_direct%26referrer%3Dappmetrica_tracking_id%253D387216299400402871%2526ym_tracking_id%253D607043494918725355 might be temporarily down or it may have moved permanently to a new web address.

Год обучения бесплатно — первый платеж через 12 месяцев!
Вы станете специалистом по анализу данных, алгоритмам машинного обучения и нейросетям, сможете построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом.
Специалисты по Data Science из ведущих российских компаний помогли составить программу, в которой есть всё для успешного старта вашей карьеры. А финальный проект сделан совместно с компанией «МегаФон».
Профессия Data Scientist будет актуальна и через 15 лет
по всему миру ищут специалистов по Data Science, по данным TechTarget, включая Сбербанк, «Яндекс» и «Тинькофф»
Вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.


Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.
Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
Освоите самый популярный язык для работы с данными.
Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
Разберетесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.
Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.
Опытные HR-специалисты отвечают на вопросы, подбирают лучшие вакансии, готовят к собеседованию и помогают каждому студенту получить работу мечты.
Руководитель Центра карьеры Skillbox
Расходы за первые 12 месяцев обучения берёт на себя Skillbox. В это время вы посещаете лекции и воркшопы, прокачиваете навыки, находите себе работу и начинаете зарабатывать.
Кредитная программа от надежных банков
Для граждан РФ
Без первого взноса
Без переплаты по процентам
Одобрение в день обращения
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Закрепляете знания и исправляете ошибки.
Вас ждут 9 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 3 дипломных проекта. После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.
Введение в анализ данных и машинное обучение
Введение в Data Science
Введение в Python
Основы работы с Python
Операторы, выражения
Условный оператор if, ветвления
Условный оператор if: продолжение
Цикл while
For: циклы со счетчиком
For: циклы со счетчиком, часть 2. Функция range
Цикл for: работа со строками
Вложенные циклы
Числа с плавающей точкой (int/float)
Функции
float 2
Установка и настройка IDE
Базовые коллекции 1 - list (списки)
Методы для работы со списк
List comprehensions
Базовые коллекции: Строки
Базовые коллекции: словари и множества
Базовые коллекции: Кортежи
Функции — Рекурсия
Работа с файлами
Исключения: работа с ошибками
Введение в ООП
Основные принципы ООП
Итераторы и генераторы
Библиотека NumPy: методы анализа массивов
Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
Библиотека pandas: индексация и выбор данных
Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
Основы визуализации данных с помощью Matplotlib
Продвинутая визуализация с Matplotlib
Визуализация с Seaborn
Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
Чтение и запись данных: CSV, HTML, XML, XLSX
Основы SQL
Чтение и запись данных: JSON, HDF5, Работа с БД: SQLite3, postgreSQL, MongoDB
Работа со строками
Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками
Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Skillbox на основе паблика Skillbox «ВКонтакте»
Основы статистики и теории вероятностей
Как врать при помощи статистики
Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
Функции одной переменной, их свойства и графики
Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
Аппроксимация и работа с производными
Функции нескольких переменных, их свойства и графики
Частные производные функции нескольких переменных
Векторы и матрицы. Градиент
Линейная регрессия и системы линейных уравнений
Разложение матриц. Собственные векторы и значения
Основные концепции Machine Learning (ML)
Жизненный цикл ML-проекта
Регрессия: метрики качества, преобразование входных данных
Регрессия: регуляризация и градиентный спуск
Классификация: kNN, наивный байесовский классификатор, деревья решений
Классификация: метрики качества классификации и многоклассовая классификация
Кластеризация
Дополнительные техники: понижение размерности
Дополнительные техники: бустинг и стекинг
Знакомство с Kaggle
Курсовая работа. Проанализировать данные телекоммуникационной компании и спрогнозировать отток пользователей на основе демографических характеристик, услуг, которыми они пользуются, длительности пользования услугами, метода и размера оплаты
Язык программирования R: базовые операции и структуры данных
Язык программирования R: циклы и функции
Язык программирования R: анализ данных и их визуализация
Создание аналитических панелей (Dashboard) в R
A/B-тестирование: объем выборки и построение доверительных интервалов
A/B-тестирование: статистические гипотезы и алгоритмы их проверки (Bootstrap и статистический тест)
Мастер-класс: A/B-тестирование
Performance metrics
Мастер-класс: модели атрибуции прибыли
Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 1
Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 2
Интерактивная визуализация с помощью Plotly. Часть 3
Введение в нейронные сети
Обучение нейронных сетей
Нейронные сети на практике
Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: введение в свёртки (многоканальные свёртки, рецептивное поле)
Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: продвинутые операции со свёрткой (архитектуры сетей VGG и ResNet, задача Transfer Learning для свёрточных сетей)
Семантическая сегментация: слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN)
Семантическая сегментация: продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации
Детектирование объектов. Задачи классификации и локализации 
Детектирование объектов. Анализ и реализация R-CNN-архитектуры
Детектирование объектов. Разбор популярных архитектур (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD) и знакомство с TensorFlow Object Detection API
От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer
Генеративные состязательные сети
Введение в NLP
NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов
NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer
Обучение с подкреплением. Q-Learning
Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning
Ускорение и оптимизация нейронных сетей
Внедрение DL моделей в production
Введение в рекомендательные системы и задачи ранжирования
Современные подходы к построению рекомендательных систем 
Как стать первоклассным программистом
Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
The state of soft skills
Как мы создавали карту развития для разработчиков
Как общаться по email и эффективно работать с почтой?
Повышение своей эффективности
Спор о первом языке программирования
Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
Data-driven-подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
Протокол HTTP
Введение в алгоритмы
IT Resume and CV
Job interview: questions and answers
Teamwork
Workplace communication
Business letter
Software development
System concept development and SRS
Design
Development and Testing
Deployment and Maintenance
Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Вы соберёте технические показатели и проанализируете, как от них зависит — и зависит ли — оценка, которую клиенты ставят в опросе.
Проект-соревнование на платформе Kaggle. Это подразумевает написание воспроизводимого кода, генерирующего csv-файл с ответами, в котором для каждого изображения с лицом человека указана его наиболее вероятная эмоция. В итоге вы реализуете собственный проект в области компьютерного зрения.
Проект-соревнование на платформе Kaggle. Вы используете анонимные данные о заказах клиентов, чтобы предсказать, какие продукты будут в их следующем чеке. Создадите рекомендательную систему для сайта и рекламных коммуникаций.
Профессиональные навыки:
Владение Python для анализа данных и машинного обучения
Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
Знание языка программирования R и основных библиотек
Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny
Применение алгоритмов машинного обучения
Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
Организация и проведение А/B-тестирования
Написание рекомендательных систем
Работа с нейронными сетями
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Конечно! При правильном подходе к обучению, самостоятельном расширении кругозора и своевременном выполнении домашних заданий вы сможете достигнуть результата даже без специальных базовых знаний. Во всём помогут опытные наставники, которые будут курировать вас на протяжении всего курса.
Чтобы эффективно учиться на курсе, будет достаточно школьных знаний.
С помощью алгоритмов машинного обучения можно научить программы распознавать желания пользователей, быстро делать выводы по огромным базам данных, управлять беспилотными машинами, строить оптимальные маршруты в навигаторе, формировать ленту новостей по интересам и многое другое. Все эти действия нужны для принятия решений или прогнозирования событий, чтобы принести пользу и людям, и бизнесу.
Это соревновательная платформа для улучшения и отработки навыков на основе реальных задач. Здесь собраны ресурсы для самостоятельного изучения отдельных тем, обсуждения вопросов и даже онлайн-среда для программирования. Наш курс ориентирован на практику, и поэтому мы даём вам возможность соревноваться в рамках дипломных проектов по правилам Kaggle.
Вы можете работать с материалами курса в удобное время, двигаясь по программе в подходящем вам темпе. Более того, все уроки будут доступны и по окончании курса, навсегда, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент. Обучение организовано таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учёбой и личной жизнью.
Всё зависит только от вас. В среднем наши студенты занимаются от трёх до пяти часов в неделю.
У вас будет куратор в Telegram-чате, а преподаватель лично прокомментирует домашние задания и даст полезные советы. Так вы сможете перенять опыт, профессиональные знания и лайфхаки от ведущих специалистов.
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на мелкие ежемесячные платежи.
Мы свяжемся с вами и ответим на любые возникшие вопросы
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Наш специалист свяжется с вами и ответит на любые ваши вопросы
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Наш менеджер свяжется с вами
в ближайшее время
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с публичной офертой
Заявка не отправлена! Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
г. Москва, Ленинский проспект,
дом 6, строение 20
Участник
Skolkovo Премии Рунета
2018, 2019, 2020
Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Руские Толстухи Порно
Смотреть Дрочат Член В Машине При Прохожих
Двичий Сосок Крупным Планом
Эро С Райчел Вайс Порно
Ползает По Потолку Лампу Сосет
Типы климата. Типы климатов России: таблица
Трах С Давай Сагаловой