➡️ Обучение Data Science для начинающих
Уже 10 февраля у нас стартует 8-ой поток курса по Data Science.
Что вы изучите:
➖Математику для Data Science
➖Как проводить АБ-тестирование
➖Классические ML-алгоритмы: от линейных моделей до бустингов
➖Научитесь разбираться в ML-алгоритмах и грамотно их применять
➖NLP: от TF-IDF до Transformers
➖Deep Learning: основные тренды, база по нейросетям
➖Computer Vision: примеры из области
➖MLOps: production code, FastAPI, Streamlit, линтеры
➖Дополнительно: Airflow, MLFlow, многопоточность, мультипроцессинг, временные ряды, Superset и пр.
Также у нас есть расширенная версия курса с обучением почти на 1 год, дополнительно включающая:
➡️NLP: от базовой обработки текста (токенизация, лемматизация, регулярные выражения и пр.) до продвинутых моделей: Word2Vec, LSTM, Attention, Transformer (BERT, GPT). Научитесь дообучать модели с Hugging Face и применять их в задачах анализа тональности, диалогов и обработки кода (GraphCodeBERT, CodeT5)
➡️Рекомендательные системы: коллаборативная, контентная и гибридная фильтрация. Изучите алгоритмы (User/ItemKNN, ALS, NCF, SVD++), метрики валидации (классификационные, регрессионные, ранжирующие, beyond accuracy). Разберете продвинутые методы: двухуровневые модели, ранжирование, нейросетевые подходы, автоэнкодеры и графовые рекомендации. Особое внимание уделено последовательным и контекстно-адаптивным системам.
📎 Вся актуальная информация о кол-ве теоретического и практического материала, преподавателях, статстике трудоустройства выпускников на сайте PyMagic
Уже 10 февраля у нас стартует 8-ой поток курса по Data Science.
Что вы изучите:
➖Математику для Data Science
➖Как проводить АБ-тестирование
➖Классические ML-алгоритмы: от линейных моделей до бустингов
➖Научитесь разбираться в ML-алгоритмах и грамотно их применять
➖NLP: от TF-IDF до Transformers
➖Deep Learning: основные тренды, база по нейросетям
➖Computer Vision: примеры из области
➖MLOps: production code, FastAPI, Streamlit, линтеры
➖Дополнительно: Airflow, MLFlow, многопоточность, мультипроцессинг, временные ряды, Superset и пр.
Также у нас есть расширенная версия курса с обучением почти на 1 год, дополнительно включающая:
➡️NLP: от базовой обработки текста (токенизация, лемматизация, регулярные выражения и пр.) до продвинутых моделей: Word2Vec, LSTM, Attention, Transformer (BERT, GPT). Научитесь дообучать модели с Hugging Face и применять их в задачах анализа тональности, диалогов и обработки кода (GraphCodeBERT, CodeT5)
➡️Рекомендательные системы: коллаборативная, контентная и гибридная фильтрация. Изучите алгоритмы (User/ItemKNN, ALS, NCF, SVD++), метрики валидации (классификационные, регрессионные, ранжирующие, beyond accuracy). Разберете продвинутые методы: двухуровневые модели, ранжирование, нейросетевые подходы, автоэнкодеры и графовые рекомендации. Особое внимание уделено последовательным и контекстно-адаптивным системам.
📎 Вся актуальная информация о кол-ве теоретического и практического материала, преподавателях, статстике трудоустройства выпускников на сайте PyMagic