pro DATA SCIENCE

ТОТ САМЫЙ КУРС

СТАРТ 6 ОКТЯБРЯ!

Что будет на курсе

Живые вебинары
Встречаемся в онлайн-формате для разбора очередной темы.
Записи всех вебинаров и материалы к ним будут доступны в личном кабинете.
Домашние задания
Закрепляем пройденный материал на 8 промежуточных и двух больших домашних работах.
Закрытый TG-канал
В закрытом канале Telegram вы сможете обсуждать пройденный материал с другими участниками.
Совместные практики
На двух практиках вы будете решать задачи в командах, после чего будем обсуждать результаты.

Этот курс не подойдет, если ты:

🛑Полный ноль в Python
Для освоения материалов курса необходимо понимать основы Python, pandas и библиотек для визуализации данных. В библиотеки при желании можно быстро вникнуть, но без основ языка точно не обойтись.
Все остальные – welcome :)
👹 Боишься математики
Мы не будем очень глубоко погружаться в математику, теорвер и статистику, но формулы периодически будут встречаться. Если считаешь себя «гуманитарием» и слово «корреляция» ввергает тебя в ужас, то data sсience − не для тебя.
🤪 Веришь в то, что:
  • результаты курсов «От нуля до middle за 6 месяцев» соответствуют названию;
  • существуют «гарантии» трудоустройства;
  • сложную тему абсолютно любой может освоить без усилий:
  • астрология, натальная карты и другие инструменты предиктивной аналитики с недоказанной эффективностью работают.

Автор курса – дата-сайентист, аналитик

🧙🏼‍♂️Уже более 7 лет являюсь автором и спикером IT-курсов по Python, data science, аналитике, SQL.

💻 Провёл более 1500 лекций в разных форматах.

🖖🏼 На регулярной основе сотрудничаю с такими образовательными площадками, как Нетология, Яндекс Практикум, SkillFactory, MathsHub, преподаю в магистратурах ВУЗов.

🐍 Веду канал в телеграмме про Python – PythonTalk.

Программа курса

Тема 1
Основные термины машинного обучения
Познакомимся с базовыми понятиями, которые необходимы для понимания всех следующих тем.
Тема 2
Основы линейной регрессии
Как самым простым прогнозировать непрерывные величины и как оценивать результат.
Тема 3
Валидация моделей и пайплайны
Поговорим о том, зачем нужна тестовая и валидационная выборки, как их формировать, и чем нам могут помочь пайплайны.
Тема 4
Полиномиальная регрессия, регуляризация
Что делать, если зависимости в данных нелинейные, как бороться с мультиколлинеарностью и переобучением.
Тема 5
Инструменты подбора гиперпараметров
Что такое GridSearch, RandomSearch, HalvingSeach, Optuna, и зачем использовать эти инструменты.
Тема 6
Логистическая регрессия
Как самым простым способом прогнозировать класс, к которому принадлежит объект и как оценивать результат.
Тема 7
Деревья решений
Как строить модель Decision Tree для задач регрессии и классификации, её преимущества и недостатки.
Тема 8
Подготовка данных
Как оптимизировать данные по используемой памяти, обрабатывать пропуски и кодировать категориальные признаки.
Тема 9
Задачи кластеризации
Как разделять объекты на группы, какие базовые модели для этого применяются.
Тема 10
Ансамблевые модели
Как объединять несколько моделей в одну, чтобы было ещё лучше и сложнее.
Тема 11
Основы теории нейросетей
Что такое нейроны, функции активации и как обучаются нейронные сети.
Тема 12
Основы PyTorch
Реализуем первую нейросеть на самом популярном фреймворке.
Тема 13
Нейросети для работы
с изображениями
Узнаем, что такое свёрточные слои, и как они нам могут помочь лучше классифицировать изображения.
Тема 14
Дополнительные полезные слои
Добавляем дополнительные слои в наши нейросети – Pooling, BatchNorm, DropOut.
Тема 15
Transfer learning
Как использовать и модифицировать готовые обученные модели для своих задач.

*Промокоды не суммируются
>
ПРИМЕРНО 3 МЕСЯЦА ОБУЧЕНИЯ
>
15 ОНЛАЙН-ВЕБИНАРОВ
>
2 КОМАНДНЫХ ПРАКТИЧЕСКИХ СЕМИНАРА
>
10 ДОМАШНИХ ЗАДАНИЙ ДЛЯ ЗАКРЕПЛЕНИЯ МАТЕРИАЛА
>
ПОДАРОК ЛУЧШЕМУ СТУДЕНТУ
>
ДОСТУП К ЗАКРЫТОМУ TELEGRAM-КАНАЛУ
>

Записаться на курс

22 990 ₽

>

«Приведи друга»

Запишитесь на курс вдвоём в один день и получите скидку по 10% каждый! Для этого напишите мне в личку о желании записаться и участвовать в акции.
👉

Акция

>

Хочешь скидку?

Ищи промокод в Telegram-канале.
-5%
👉
Если хочешь принять участие в следующем потоке, оставляй заявку 👇🏻

Частые вопросы

ИП Булыгин Олег Владимирович
ОГРНИП 321665800082870
Telegram: @obulygin91