1. Основы программирования на Python + Python для анализа данных
- Введение в программирование на Python
- Анализ данных в Pandas и NumPy
- Визуализация, очистка данных и feature engineering
- Работа c файлами, html-страницами и API
2. Mатематика и статистика для Data Science
- Линейная алгебра
- Матанализ и методы оптимизации
- Основы статистики и теории вероятности
- Анализ временных рядов и другие математические методы
3. Практический Machine Learning
- Введение в машинное обучение
- Предобработка данных
- Основные модели машинного обучения
- Оценка качества алгоритмов
4. Deep learning и нейронные сети
- Фреймворк TensorFlow, библиотека Keras и другие
- Сверточные нейронные сети и компьютерное зрение
- Рекуррентные нейронные сети
- Анализ естественного языка и другие задачи DL
5. Data Engineering
- Hadoop
- Spark
- ETL и BI
- Облачные технологии AWS и Azure
6. Менеджмент для Data Science
- Data Science в production
- Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
- Управление data science проектом и командой
- Общение с заказчиками
Андрей Зимовнов
Ведущий преподаватель специализации, старший разработчик в Яндекс.Дзен
Антон Киселев
Head of R&D, компания EORA
Дмитрий Коробченко
Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA
Эмиль Магеррамов
COO Data Lab, компания EORA
Москва,
ул. Русаковская, дом 1