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

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:
 


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
 

Я замарочился и скачал. Могу попробовать раздать торрент. Правда до этого я никогда торренты не создавал, так что не судите строго, если что-то не полчилось.
На выходные оставляю рабочий комп включенный
UPD. Не качайте пока с моего торрента - что-то не получается раздать, возможно сеть локальная блокирует. Если разберусь в чем проблема, отпишусь в ветке. А вообще там ниже koguja предлагает для скачки с облака использовать JDownloader. Может есть смысл прислушаться ))

UPD2 - вроде заработало. Файл торрент обновил, и надо добавить список трекеров вот отсюда
 

Последнее редактирование:
Я замарочился и скачал. Могу попробовать раздать торрент. Правда до этого я никогда торренты не создавал, так что не судите строго, если что-то не полчилось. Скрытое содержимое
На выходные оставляю рабочий комп включенный
Жду с нетерпением раздачи, спасибо!
 

Жду с нетерпением раздачи, спасибо!
А разве счас нет раздачи? Я вроде сначала запустил, а потом сделал тут запись. Разве что комп на работе мог включиться. Тогда уж в понедельник только...
 

А разве счас нет раздачи? Я вроде сначала запустил, а потом сделал тут запись. Разве что комп на работе мог включиться. Тогда уж в понедельник только...
К сожалению, нет. Будем ждать понедельника, спасибо!
 


Может какой-нибудь брандмауэр порты заблокировал на исходящие?
Попробуйте счас. Я с другого компа попробовал скачать - качает. Правда тот другой комп в той же подсети, не знаю влият ли. но ведь попробовать стоит ))
 

Попробуйте счас. Я с другого компа попробовал скачать - качает. Правда тот другой комп в той же подсети, не знаю влият ли. но ведь попробовать стоит ))
Не идет. Видно не судьба..
 

Я давно качаю с облаков с помощью JDownloader. Программа сама парсит структуру и качает так, что 100Мбит на 100% занят, выйгрыша от торрента я не вижу.
 

Поставил другой торрент-клиент, добавил список трекеров отсюда, запустил на виртуалке на амазоне загрузку - и таки пошло )) Правда скорость до неприличия низкая, хотя на раздаче я пока даже ограничений не ставил. Может это амазоновский сервер ограничивает?
Screenshot
(тут я только один файл качаю на пробу)

ах да, торрент файл другой сделал, обновил ссылку в своем первом посте
 

Последнее редактирование:
Поставил другой торрент-клиент, добавил список трекеров отсюда, запустил на виртуалке на амазоне загрузку - и таки пошло ))
ах да, торрент файл другой сделал, обновил ссылку в своем первом посте
Пошла загрузка ночью! Даже без обновления торрент-файла.

Правда скорость до неприличия низкая, хотя на раздаче я пока даже ограничений не ставил. Может это амазоновский сервер ограничивает?
Скорость приемлемая ~1Мб/c. Не хуже чем с диска мейла.

Я давно качаю с облаков с помощью JDownloader. Программа сама парсит структуру и качает так, что 100Мбит на 100% занят, выйгрыша от торрента я не вижу.
Попробовал поставить, но Антивирус обнаружил какую-то малварь. Решил не рисковать.
 

В паблике уже лежит полгода, причем можно смотреть с браузера и не качать всю эти тучу гб, в поисковике введите : Программа обучения Data Scientist - Полный список уроков
 

Прога классная, но качает все в кучу.. легче кусками с облака качать, чем все сортировать.. может, я не знаю чего-то
Я давно качаю с облаков с помощью JDownloader. Программа сама парсит структуру и качает так, что 100Мбит на 100% занят, выйгрыша от торрента я не вижу.
 

Обратите внимание

Назад
Сверху