Скачать
Скачать
Скачать
Kail
Организатор
Проверенный
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 353 752
- Реакции
- 32 563
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
[TeachMeSkills] Data Scientist - 2021 [Богдан]
- Ссылка на картинку
-
Научим Data Science с нуля за 7,5 месяцев.
Кем ты станешь:
С развитием технологий и повсеместным использованием гаджетов все легче становится собирать различные данные о том, что происходит в мире — от наших кликов в интернет-пространстве до структуры развития человеческого генома. Для того, чтобы уметь обращаться с этими данными, и существует Data Science. Какую песню предложить тебе для прослушивания? Как определить, где пешеход, а где встречная машина во время движения? Как спрогнозировать изменение цен на криптовалюту в будущем? На этом курсе ты сможешь понять, как работают все вышеперечисленные алгоритмы, а также научишься строить свои предиктивные модели, используя фреймворки TensorFlow и PyTorch.
Твой результат в конце курса:
1. Выучишь основные алгоритмы машинного обучения и натренируешь свои модели
2. Построишь и обучишь глубокие нейронные сети, определишь архитектурные параметры
3. Используешь лучшие методики для оценки качества моделей и их оптимизации
4. Научишься стратегиям end-to-end, транcфера и многозадачного машинного обучения
5. Построишь сверточные и рекурентные нейронные сети, используя фреймворки PyTorch и TensorFlow
6. Станешь востребованным специалистом в сфере Data Science
Кем ты станешь:
С развитием технологий и повсеместным использованием гаджетов все легче становится собирать различные данные о том, что происходит в мире — от наших кликов в интернет-пространстве до структуры развития человеческого генома. Для того, чтобы уметь обращаться с этими данными, и существует Data Science. Какую песню предложить тебе для прослушивания? Как определить, где пешеход, а где встречная машина во время движения? Как спрогнозировать изменение цен на криптовалюту в будущем? На этом курсе ты сможешь понять, как работают все вышеперечисленные алгоритмы, а также научишься строить свои предиктивные модели, используя фреймворки TensorFlow и PyTorch.
Твой результат в конце курса:
1. Выучишь основные алгоритмы машинного обучения и натренируешь свои модели
2. Построишь и обучишь глубокие нейронные сети, определишь архитектурные параметры
3. Используешь лучшие методики для оценки качества моделей и их оптимизации
4. Научишься стратегиям end-to-end, транcфера и многозадачного машинного обучения
5. Построишь сверточные и рекурентные нейронные сети, используя фреймворки PyTorch и TensorFlow
6. Станешь востребованным специалистом в сфере Data Science