Подпишитесь на телеграмм-канал про ИИ в образовании: Егошин | Кеды профессора
Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

32 490 ₽
есть рассрочка

Профессия Data Scientist становится одной из самых перспективных и востребованных в IT. Для успешной работы в этой области необходимы знания разделов высшей математики, таких как теория вероятности и математическая статистика.

Цель курса: основные разделы методов оптимизации и алгоритмов анализа данных, необходимые для успешного применения в области Data Science.

Курс рекомендован начинающим специалистам в области Data Science. По окончании курса Вы сможете использовать полученные знания по методам оптимизации и алгоритмам анализа данных для старта в области Data Science.

Вы научитесь:
использовать полученные знания по методам оптимизации и алгоритмам анализа данных для старта в области Data Science.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Data Science
2
Алгоритм анализа данных
3
Методы оптимизации
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Вас будут обучать

Профессиональный преподаватель курсов программирования, сертифицированный разработчик Python Institute с общим стажем работы в сфете IT более 20 лет. С нуля ыстроил ИТ системы в 4 компаниях. Преподавательской деятельностью занимается более 5 лет.

Вадим Викторович окончил в 2000 году РГГУ по специализации «Информатика и вычислительная техника». Настоящий профессионал в вопросах администрирования СУБД, автоматизации бизнес-процессов компаний (ERP, CRM и др.), создании тест-кейсов и обучении сотрудников.

Умеет мотивировать и увлекать. Требователен к своим слушателям, всегда готов разъяснить сложные моменты. Богатый опыт работы над реальными проектами позволяет ему обращать внимание на те детали, которые начинающими разработчиками обычно упускаются из вида.

Образовательная организация

  • Ведущий компьютерный учебный центр России с высочайшим уровнем качества обучения, сервиса и организации учебного процесса
  • Лучший учебный центр авторизованный Microsoft в России, Центральной и Восточной Европе в 2011-2014 гг
  • Центр «Специалист» — первый в России авторизованный учебный центр по обучению Adobe — Adobe Authorised Training Centre
  • Крупнейший авторизованный учебный центр ведущих IT-компаний мира
  • С 2012 г. Центр «Специалист» входит в «Круг совершенства EC-Council»

Программа курса

Модуль 1. Методы оптимизации (16 ак. ч.)

- Основные понятия, определения, предмет
- Непрерывность, гладкость и сходимость ЦФ. Дискретные ЦФ
- Условная и безусловная оптимизация
- Методы однокритериальной оптимизации
- Постановка задачи многокритериальной оптимизации
- Методы многокритериальной оптимизации
- Градиентный спуск
- Стохастические методы оптимизации

Модуль 2. Алгоритмы анализа данных (16 ак. ч.)

- Алгоритм линейной регрессии. Градиентный спуск
- Масштабирование признаков. L1- и L2-регуляризация. Стохастический градиентный спуск
- Логистическая регрессия
- Алгоритм построения дерева решений. Случайный лес
- Градиентный бустинг
- Разбор алгоритма обратного распространения ошибки

Модуль 3. Итоговая работа (8 ак. ч.)

Рейтинг курса

4.2
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

Введение в науку о данных
Введение в науку о данных
1 800 ₽
обновлено 19.12.2024 09:37
Математика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данных

Математика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данных

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями