Тагир Шарифуллин
учился и оставил отзыв
NPS: 100
Евгений Романов
Занимаюсь анализом данных и машинном обучением с 2018 года. Закончил Финансовый Университет при Правительстве РФ и и имею образование в области риск-менеджмента. Работал в департаментах рисков, комплаенса крупных российских банков, а также айти-консалтинге. В настоящий момент занимаюсь построением моделей для клиентского сервиса в Газпромбанке.Компании: QIWI, Альфа-банк, МТС-Банк, PricewaterhouseCoopers. Интересы: работающие модели, которые приносят безнесу деньги :)
Преподаватель
Тагир Шарифуллин
учился и оставил отзыв
онлайн обучение
стажировка
студенческий чат
практики
трудоустройство
наставничество
домашние задания
NPS(?):
90
Machine Learning. Basic
Вы научитесь решать задачи из реальных рабочих процессов, которые чаще всего в Data Science поручают начинающим специалистам. К концу курса вы соберете портфолио работ, пройдете подготовку к собеседованиям и карьерную консультацию.
Курс даст вам необходимый фундамент:
Python. Пройдете основы программирования и научитесь использовать этот наиболее актуальный язык в задачах Machine Learning.
Математика. Освоите ключевые разделы, чтобы понимать теоретические основы и принципы работы алгоритмов.
Классические модели Machine Learning. Соберете свои наборы данных и выполните полный пайплайн работ со своими первыми моделями.
Творческая атмосфера:
Во время обучения вы погрузитесь в условия, близкие к реальным рабочим процессам. Вам придется справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели к проду.
Обстановка на занятиях располагает быть любопытным, активно дискутировать и не бояться ошибок.
Персональный ментор:
Онлайн-сессии на 40 минут каждую неделю;
В начале обучения за вами закрепляется ментор. Как и преподаватели, менторы — эксперты, работающие в Data Science;
Раз в неделю вы делаете домашнее задание, выкладываете на гитхаб и договариваетесь с ментором о созвоне;
Ментор заранее знакомится с вашим кодом, поэтому к встрече он уже знает, на что обратить внимание. Вы тоже можете заготовить вопросы;
На сессии ментор прокомментирует ваше решение. При необходимости можно сразу перейти в среду разработки, внести правки в код и тут же посмотреть результат.
После обучения вы сможете:
Претендовать на должности, где требуются junior-компетенции
Решать реальные бизнес-задачи при помощи методов машинного обучения
Работать с Python-библиотеками для Machine Learning
Справляться с нестандартными ситуациями за счет глубокого теоретического понимания работы алгоритмов и моделей
Ориентироваться в различных направлениях Data Science и подбирать подходящие под задачу инструменты.
Предлагаем ознакомиться с Картой курсов направления Data Science в OTUS , чтобы выстроить собственную образовательную траекторию.
https://otus.ru/lessons/ml-basic
Курс даст вам необходимый фундамент:
Python. Пройдете основы программирования и научитесь использовать этот наиболее актуальный язык в задачах Machine Learning.
Математика. Освоите ключевые разделы, чтобы понимать теоретические основы и принципы работы алгоритмов.
Классические модели Machine Learning. Соберете свои наборы данных и выполните полный пайплайн работ со своими первыми моделями.
Творческая атмосфера:
Во время обучения вы погрузитесь в условия, близкие к реальным рабочим процессам. Вам придется справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели к проду.
Обстановка на занятиях располагает быть любопытным, активно дискутировать и не бояться ошибок.
Персональный ментор:
Онлайн-сессии на 40 минут каждую неделю;
В начале обучения за вами закрепляется ментор. Как и преподаватели, менторы — эксперты, работающие в Data Science;
Раз в неделю вы делаете домашнее задание, выкладываете на гитхаб и договариваетесь с ментором о созвоне;
Ментор заранее знакомится с вашим кодом, поэтому к встрече он уже знает, на что обратить внимание. Вы тоже можете заготовить вопросы;
На сессии ментор прокомментирует ваше решение. При необходимости можно сразу перейти в среду разработки, внести правки в код и тут же посмотреть результат.
После обучения вы сможете:
Претендовать на должности, где требуются junior-компетенции
Решать реальные бизнес-задачи при помощи методов машинного обучения
Работать с Python-библиотеками для Machine Learning
Справляться с нестандартными ситуациями за счет глубокого теоретического понимания работы алгоритмов и моделей
Ориентироваться в различных направлениях Data Science и подбирать подходящие под задачу инструменты.
Предлагаем ознакомиться с Картой курсов направления Data Science в OTUS , чтобы выстроить собственную образовательную траекторию.
