Главная » Курсы Data Science и Machine Learning на Python
Курсы Data Science и Machine Learning на Python
Практические курсы по анализу данных и машинному обучению для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными
+7 (495) 41-41-121
Расписание курсов Data Science и Machine Learning
Код курса | Название курса | Дата начала курса | Цена | Ак.часов | |
---|---|---|---|---|---|
MLOPS | Разработка и внедрение ML-решений | 27 Май | 29 Июл | 54 000 | 24 |
GRAF | Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения | 20 Май | 28 Окт | 54 000 | 24 |
DPREP | Подготовка данных для Data Mining на Python | по запросу | 72 000 | 32 | |
PYML | Машинное обучение на Python | 22 Апр | 01 Июл | 54 000 | 24 |
VIP | Визуализация данных на языке Python | 13 Май | 02 Сен | 72 000 | 32 |
PYNN | Нейронные сети на Python | 13 Май | 19 Авг | 54 000 | 24 |
PNLP | NLP с Python | 01 Апр | 22 Июл | 90 000 | 40 |
VISI | Computer vision на Python | 01 Апр | 22 Июл | 90 000 | 40 |
Зачем специалистам Big Data курсы по
Python в Data Science и Machine Learning
Новый проект по применению Python в Big Data и Machine Learning!
Карта обучения по Data Science и Machine Learning
в школе больших данных
Анализ больших данных средствами Python
DPREP: Подготовка данных для Data Mining на Python
VIP: Визуализация данных на языке Python
GRAF: Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
Машинное обучение на Python
PYML: Машинное обучение на Python
PYNN: Нейронные сети на Python
PNLP: NLP с Python
Производственное развертывание ML-систем
VISI: Computer vision на Python
MLOPS: Разработка и внедрение ML-решений
MLSP: Машинное обучение в Apache Spark
Кому нужны курсы Data Science и Machine Learning
Понять, что такое машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект
Знать, как эффективно использовать инструменты Data Science в бизнесе
Разобраться с математическими основами нейросетевых алгоритмов и других методов Machine Learning
Развернуть ML-систему в производственном контуре, используя современные CI/CD-инструменты
Освоить базовые методы машинного обучения
Обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию
Разрабатывать собственные нейросетевые алгоритмы и другие модели Machine Learning на популярных языках программирования, включая Python
Интерпретировать результаты моделирования
Как проходят практические тренинги по аналитике Big Data и машинному обучению в «Школе Больших Данных»
Курсы Data Science и Machine Learning в нашем учебном центре организованы в виде краткосрочных интенсивов. Программы курсов включают все теоретические знания и практические навыки работы, необходимые для эффективной работы в качестве Data Analyst, Data Scientist и Data Developer.
Обучение проходит в форме практического семинара (workshop) и предусматривает индивидуальный фидбэк для каждого слушателя. Практическая часть включает самостоятельную обработку датасетов, подготовку данных к моделированию, а также проектирование собственных моделей машинного обучения и их реализацию в виде уникальных веб-сервисов.
Окончив курсы Data Science и Machine Learning в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации.
Станьте востребованным специалистом по анализу больших данных и машинному обучению вместе с BigDataSchool!
География наших клиентов
- Москва
- Санкт-Петербург
- Нижний Новгород
- Екатеринбург
- Казань
- Краснодар
- Красноярск
- Перьм
- Челябинск
- Новосибирск
- Томск
- Тверь
- Саратов
- Самара
- Ростов-на-Дону
- Хабаровск
- Волгоград
- Калуга
- Якутск
- Севастополь
- Тольяти
- Владивоссток
- Тюмень
- Южно-Сахалинск
- Уфа
- Ставрополь
- Минск
- Алматы
- Астана
- Ташкент
- Душанбе
- Бешкек
«Школа Больших Данных»
Адрес:
127576, г. Москва, м. Алтуфьево,
Илимская ул. 5 корпус 2, офис 319, БЦ «Бизнес-Депо»
Телефон:
+7 (495) 414-11-21
+7 (995) 100-45-63
E-mail:
Часы работы:
Понедельник - Пятница: 09.00 – 18.00
Остались вопросы?
Звоните нам +7 (495) 41-41-121 или отправьте сообщение через контактную форму. Также вы можете найти ответы на ваши вопросы в нашем сборнике часто задаваемых вопросов.