Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания

Стоимость курса

31 250 ₽
есть рассрочка

Кому будет полезен курс
Курс будет полезен тем, кто уже изучал основы программирования и хочет расширить область своих знаний, окунуться в Data Science, понять, что такое нейронные сети и искусственный интеллект.

Какие знания даёт курс
Уверенное знание Python и основных библиотек для DS, умение работать с алгоритмами машинного обучения для задач классификации и регрессии, практический опыт участия в соревнованиях по данной тематике.

Как проходит обучение
Под руководством преподавателя ребята будут участвовать в настоящих соревнованиях по машинному обучению для взрослых. В рамках курса будут проводиться онлайн-встречи с представителями IT-индустрии.

Аттестация в школе
В каждом уроке есть сюжет, интерактивные задания

Знаем подход к детям
Доступен в записи

Соответствие стандартам
Вы получите базовые знания по предмету

Наши преподаватели — участники конкурсов, авторы методических разработок
Они умеют заинтересовать каждого ребенка, учитывая возрастные особенности. Каждый урок — это увлекательное путешествие в Мир Знаний!
Разберем основые темы программы
Ребенку не придётся изучать материал самостоятельно и зубрить его без понимания. Преподаватель объяснит даже сложные темы простым языком, а презентации и интерактивные задания повысят интерес к предмету.
Закрепим знания на практике
После каждого урока небольшое домашнее задание, которое поможет отработать пройденный материал и потренироваться перед контрольной
Вручную проверяем пробники и домашние работы
Мы не оставляем задания письменной части на самопроверку — ею занимаются эксперты ОГЭ.
Проверяем «по-настоящему», как на экзамене, и в результате вы получаете развёрнутую обратную связь. Всё это — ради скорости подготовки и вашего результатаЛичный куратор ответит на вопросы в течение двух часов, 24/7
Кураторы разбираются в программе и предмете, поэтому легко ответят на ваши вопросы по курсу и домашке — в любое время
Они хорошо знают, как непросто бывает с подготовкой, и понимают ваши переживания.
Самая важная задача куратора — помочь вам справиться со стрессом и страхом перед экзаменами

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
А/B-тестирование
2
Data Science
3
программирование на Python
5
Нейросети

Вас будут обучать

Выпускник МФТИ и Сколтеха, Data Scientist в ВТБ.

Выпускник МФТИ и Сколтеха, призер олимпиад по математике и физике. Преподаватель и репетитор по математике, физике, информатике. Выпускник кейс-школы Phoenix (продолжительность 100 а.ч.), волонтер международных work-shop для ACM. Data Scientist в ВТБ.

Образовательная организация

Фоксфорд — онлайн-школа для учеников 1−11 классов, учителей и родителей. На онлайн-курсах и индивидуальных занятиях с репетитором школьники готовятся к ЕГЭ, ОГЭ, олимпиадам, изучают школьные предметы. Занятия ведут преподаватели МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны.

Для учителей проводятся курсы повышения квалификации и профпереподготовки, а для родителей — открытые занятия о воспитании и развитии детей. Проект является резидентом «Сколково».

Почему мы?

Наши преподаватели — эксперты ЕГЭ и ОГЭ, составители олимпиад и преподаватели лучших вузов страны.

Наши выпускники поступают на бюджет в МГУ, НИУ ВШЭ, МФТИ и МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Вы можете учиться с любого устройства: компьютера, планшета, смартфона.

Разнообразные варианты обучения: курсы для школьников и учителей, индивидуальный репетитор, занятия в мини-группах, домашняя школа и экстернат.

Программа курса

Основы Python (повторение, краткий обзор)

- Основные управляющие конструкции Python
- Функции
- Списки
- Объектно-ориентированное программирование

Знакомство с библиотеками для Data Science

- Numpy
- Matplotlib
- Random
- Pandas
- Seaborn
- Sklearn

Введение в машинное обучение

- Основы линейной алгебры. Библиотека scipy. Функции потерь
- Алгоритмы линейной регрессии и классификации
- Настройка моделей: переобучение, регуляризация, подбор гиперпараметров, метрики качества
- Случайные деревья
- Композиции алгоритмов: бэггинг и случайный лес
- Соревнования на kaggle
- Обучение без учителя: кластеризация, понижение размерности

Анализ данных на практике

- Доверительные интервалы, проверка гипотез
- А/B - тестирование
- Статистические критерии
- Поиск закономерностей и зависимостей в данных
- Прогнозирование временных рядов
- Соревнования на kaggle

Глубокое обучение

- Введение в нейронные сети. Задачи DL и AI
- Построение многослойного перцептрона
- Производная и градиент. Методы градиентного спуска
- Настройка нейронных сетей: подбор гиперпараметров, софтмакс, разбиение на батчи
- Знакомство с фреймворком pytorch
- Основы сверточных нейронных сетей
- Архитектуры CNN. Трансфер-лернинг
- Задачи компьютерного зрения: сегментация и детекция изображений
- Избранные задачи NLP. Соревнования на kaggle
- Создание искусственных данных с помощью GAN
- Путь Data Scientist’а

Учебный офис

Очно-заочное обучение
Адрес

Рейтинг курса

4.5
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 24.03.2024 10:23
Курс по программированию (Машинное обучение и анализ данных на Python), 9 класс

Курс по программированию (Машинное обучение и анализ данных на Python), 9 класс

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями