Архитектор данных

Продвинутые методы анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта

  • Старт: В любое время
  • Длительность: от 14 недель
  • Нагрузка:288 ак. часов
  • Формат: Синхронный или асинхронный

О курсе

Курс поможет освоить методы работы с большими данными, а также научиться применять машинное и глубокое обучение для их анализа

Вы узнаете, как проводить разведочный анализ, организовывать хранение Big Data и писать SQL-запросы. Освоите статистические методы для построения вероятностных моделей и прогнозов. Разберете ключевые библиотеки Python для анализа данных, научитесь выявлять закономерности и аномалии с помощью машинного обучения. А также изучите современные методы глубокого обучения и нейросетей для решения прикладных задач, включая обработку естественного языка и компьютерное зрение.

Вы научитесь:

  • Проводить разведочный анализ данных.

  • Организовывать хранение Big Data и писать запросы на SQL и NoSQL.

  • Использовать статистические методы для построения вероятностных моделей и прогнозов.

  • Применять Python и его библиотеки для анализа данных, выявления закономерностей и обнаружения аномалий методами машинного обучения.

  • Разрабатывать и обучать нейронные сети различных архитектур, включая их применение в обработке естественного языка и компьютерном зрении.

  • Проектировать и создавать нейронные сети с нуля без использования TensorFlow, Keras и PyTorch.

Иконка текста

Минимальные требования

Знание языка программирования Python (основы, библиотеки Pandas, NumPy), курс высшей математики (линейная алгебра, основы математического анализа).

Содержание