Старт річної програми. Data Science & Machine Learning (подія в архіві)

Відбулось
27 січня (четвер)
Місце
Online
Вартість
8200 грн/мic.

Навчи машини вчитися. Здобудь професію ML Engineer

13 місяців. Мікронавчання у стилі «трохи тут, трохи там» — не працює. Це тривала і складна програма, націлена на серйозний результат.
~8200 грн/мic. Загальна вартість програми — 106 200 грн за 13 місяців. Кожен модуль оплачується окремо.
110+ занять. Цей професіум складається з 5 практичних модулів. Щоб розпочати наступний модуль, необхідно успішно завершити попередній.
Приєднатися можна до 27 січня 2022. У кожного модуля індивідуальний розклад та канікули між ними.

Буде довго і складно. І ось чому це того варте

1. Фундамент, а не каркас. Будуєш непохитну базу, а не хапаєш мікронавички.
2. Ніколи наодинці. Отримай допомогу та підтримку від моменту вибору програми до виходу на ринок вакансій.
3. Гнучкість. Роби перерви до 6 місяців між модулями, якщо забажаєш.
4. Поряд з найкращими. Навчайся разом із крутими й амбітними одногрупниками, які розділяють твої погляди та переконання.
5. Досвід від практиків. Ви зробите багато складної домашки та додасте в портфоліо важливі проєкти. Have fun & survive.
6. Не екзамени, а проєкти. Перехід на наступний модуль лише за умови успішного завершення попереднього.

Деталі та реєстрація

Вони будуть поруч. І вкладатимуться у вас

Куратори та кураторки:

Ян Цибулькін, Co-founder Bldbox, Cloudozer, Symica.
● Іван Петрушенко, Tech Lead у SQUAD. 8+ років досвіду розробки високонавантажених систем.
Анна Вітюк, CEO та співзасновниця у Reactive Capital.
Андрій Газін. Викладає візуалізацію даних в УКУ. Веде блог Textura.in.ua.
Євген Терпіль, Head of Data Science Squad в YouScan.
Віталій Радченко, Data Scientist у Scorum AI.

Навчальний план. Буде гаряче

01 модуль. Linear Algebra

Тривалість
2 місяці
21 січня 2022

Оплата
13 000 грн
при оплаті модуля одним платежем
6 825 грн/міс при оплаті модуля помісячно

Hard
— Vectors, normed vector spaces
— Inner product space, matrices
— Orthogonal transformations, affine transformation
— 3D → 2D
— Matrix factorization by SVD

Шоб шо?
Використовувати лінійну алгебру в Data Science та Machine Learning

02 модуль. Algorithms

Тривалість
3 місяці
квітень 2022

Оплата
27 000 грн
при оплаті модуля одним платежем
9 450 грн/міс при оплаті модуля помісячно

Hard
— Моделі обчислень, робота з процесором і кешем
— Завдання із сортування, купа, рекурсія
— Амортизаційний аналіз, зв’язний список, стек, черга
— Графи та їх уявлення, пошук вглиб і вширшки
— Хеш-таблиці та хеш-функції, фільтр Блума
— Алгоритми для рядків, дерева пошуку

Шоб шо?
Змінити спосіб мислення під час роботи над інженерними завданнями

03 модуль. Data Visualization

Тривалість
2 місяці
серпень 2022

Оплата
18 000 грн
при оплаті модуля одним платежем
9 450 грн/міс при оплаті модуля помісячно

Hard
— Основи візуалізації даних на Python/Altair
— Дослідження даних за допомогою візуалізації
— Робота з картами
— Дашборди й інтерактивність
— Редагування візуалізації даних

Курсові проекти
Візуалізація даних для реального замовника

Шоб шо?
Створювати складні інтерактивні візуалізації даних за допомогою Python та Altair

04 модуль. Machine Learning Beginning

Тривалість
3 місяці
жовтень 2022

Оплата
30 000 грн
при оплаті модуля одним платежем
10 500 грн/міс при оплаті модуля помісячно

Hard
— Linear/polynomial regression, logistic regression, NLP features
— Evaluating models, validation, metrics
— Time series analysis, decision trees, random forest / bagging
— Unsupervised learning, feature engineering, feature importance
— Basic neural networks, intro to PyTorch
— DL in NLP, DL in CV

Шоб шо?
Тренувати, валідувати, тюнингувати різні моделі машинного навчання, а також зрозуміти нюанси використання сучасних інструментів в ML

05 модуль. Time Series

Тривалість
3 місяці
лютий 2023

Оплата
30 000 грн
при оплаті модуля одним платежем
10 500 грн/міс при оплаті модуля помісячно

Hard
— Регресія, класифікація, ранжування
— Моделі ARIMA, поняття сезонності
— Основи машинного навчання для часового ряду
— Формулювання і перевірка гіпотез
— Авторегресія та інженерія ознак
— Рекурентні нейронні мережі

Курсові проекти
Реальний кейс із використанням часових рядів

Шоб шо?
Освоїти фундамент, на якому будується весь Time Series

Кому підходить програма. Відбір студентів

● Розробникам, які планують перейти в Data Science і Machine Learning
● Початківцям у Data Science
● Випускникам і студентам техспеціальностей, які знають Python та прагнуть здобути DS-спеціалізацію

Досвід
Ґрунтовні знання з математики на шкільному рівні. Знання Python на базовому рівні будуть плюсом

Залученість
10-12 годин щотижня на виконання домашніх завдань

English/strong>
Intermediate і вище

Умови вступу
Тестове завдання

Мова викладання
Українська та російська

Зареєструватися

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn

Немає коментарів

Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів Коментарі можуть залишати тільки користувачі з підтвердженими акаунтами.

Підписатись на коментарі