Программирование [ЭКСКЛЮЗИВ] Data Scientist. Научитесь строить и обучать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей.

Прога классная, но качает все в кучу.. легче кусками с облака качать, чем все сортировать.. может, я не знаю чего-то
Cкачал с мэйла и присоединился к торренту, который скорее всего с другого форума, с этим или с тем не сошлись файлы, не помню какой в итоге оставил. Уже гигов 500 отдал. Вероятно мало кто кроме меня раздает, т.к. сам изначально скачать с торрента не смог, присоединяйтесь к раздаче.

 

Она качает нормально. Выглядит как куча отдельных кусков, но в реальности это поддиректории и всё потом выглядит как на облаке.
 

Курс просто огнище!!!!!! Очень нужен мне под конкретную задачу. Но блин.. я не премиум. Хотя 1к оплачивал. Или еще раз надо? и судя по комментам выше, как скачать через торрент?
 

Рекламное сообщение
📈 Хотите влиться в мир криптотрейдинга, но нет знаний? Доверьте это профессионалам!

Выбрав наш сервис, вы даете возможность торговать криптовалютами нам на вашем аккаунте. Используем только проверенные сигналы проверенных трейдеров. Проверяем каждый сигнал перед отправкой в работу.

Выбрав копитрейд сервис, вы вкладываетесь в криптовалюты, но только в те, которые имеют реальный шанс принести доход.

Все что вам остается - это включать бота и разрешить ему торговлю.

➡️ Подробнее
 

Большое спасибо раздающим и человеку, что залил курс!
В 3 части папки 2 и 3 полностью идентичны, то есть видео из 3 урока копируют видео из 2 урока.
Подскажите, это можно как-то решить? Может есть полный курс и возможность перезалить? Буду очень сильно благодарен!
 

b791e0e067.png

Мощнейший курс по программированию от Нетологии. В сети были некоторые части материала, которые вызывали дикий восторг у людей. В этой раздаче находится весь материал.

Курс состоит из более чем 180 часов видео и домашних заданий от ведущих специалистов по Data Scientist компаний Mail.ru, Ivi и Avito.


Первые два набора уже удачно состоялись, и студенты вовсю погрузились в базовые алгоритмы ML, feature engineering, машинное зрение, Data Scientist в e-commerce, временные ряды и прогнозирование стоимости акций и других товаров. Их преподавателями стали эксперты из Yandex Data Factory, Rambler&Co, Сбербанк Технологии и теперь у вас появится возможность получить все необходимые знания и навыки для работы в области больших данных.

Программа обучения:

I Подготовительный блок:

Экспресс-обучение основным инструментам: Python 3, git, библиотеки numpy, pandas. Обзор основного математического аппарата: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.

II Введение в data science, основные инструменты:
Что такое data science, big data, как это работает и где применяется. Эксплоративный анализ и библиотеки визуализации данных. Обзор методов машинного обучения в бибилотеке scikit-learn.

III Базовые алгоритмы и понятия машинного обучения:
Разбор основных задач и алгоритмов машинного обучения: деревья решений, метод k ближайших соседей, линейный классификатор и логистическая регрессия, кластеризация. Проверка точности модели. Проблема переобучения и борьба с ней: регуляризация, ансамблирование.

IV Feature engineering:
Проблемы качества и размерности данных. Уменьшение размерности данных. Методы декомпозиции. Cпрямляющие пространства.

V Рекомендательные системы:
Введение в рекомендательные системы. Неперсонализированные рекомендации. Персонализированные рекомендации. Развитие рекомендательных систем.

VI Распознавание изображений, машинное зрение:
Базовая теория. Обзор кейсов применения. Нейросети. Разбор реальных задач: рукописный ввод, детекция и сегментация объектов на изображении.

VII Обработка естественного языка (NLP):
Введение в обработку текста. Обзор существующих библиотек, их использование и доработка. Использование внешних ресурсов. Грязные тексты: что это такое и как с ними работать. Дистрибутивная семантика. Чатботы: разбор генерации текстов. Нейросети для NLP.

VIII Анализ временных рядов, прогнозирование:
Временные ряды, модели ARMA/ARIMA. Сложные модели прогнозирования. Эксплоративный анализ временных рядов.

IX Общение с заказчиком:
Проекты машинного обучения: как выявить требования и оценить проект. Составление отчетов по исследованиям. Мастер-класс по презентации результатов.

X Data Science в маркетинге и e-commerce:
Цели, задачи, решения и критерии успешности применения Data Science. Маркетинг Data-Driven vs интуиция. Типы данных и примеры датасетов. Методы сбора из разных источников. Подготовка и обработка данных, извлечение смысла и визуализация. Разбор атрибуции маркетинговых расходов для увеличения дохода интернет-магазина.

XI Дополнительные инструменты, среды:
Экосистема Google: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Datalab и др. Коммерческие решения HP: Vertica, Haven, IDOL, коннекторы данных. Решения от Amazon (AWS). Хранение и обработка данных в Clickhouse.

XII Дипломная работа:
Разработка и внедрение собственного ML-решения/проекта либо разработка предложенного нами кейса.

СКАЧАТЬ КУРС:
Скрытое содержимое
Почему не могу скачать?
 

Обратите внимание

Назад
Сверху