Магистерская программа по Data Science

• Интенсивная 6-месячная программа
  • Совместные задания с наставниками
  • Освойте статистику, машинное обучение, глубокое обучение и ИИ
  • Изучите инструменты, такие как Python, TensorFlow, Spark, R и Tableau

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ

24 недели

УСИЛИЯ

10-15 часов в неделю

КАРЬЕРА

Бизнес-аналитик, Аналитик данных, Архитектор данных, Администратор данных, Менеджер данных, Data Scientist

Курс обучает статистике для бизнес-анализа, алгоритмам машинного обучения, глубокому обучению с TensorFlow и программированию на Python. Он поможет вам исследовать, анализировать и интерпретировать различные виды данных.

Почему вам стоит пройти этот курс

Опыт Acadgild

Что вы узнаете на этом курсе

• Программирование на Python и R
  • Основы Python и R
  • Условные операторы и циклы
  • Строковые и списковые объекты
  • Функции и концепции ООП
  • Обработка исключений
  • Программирование баз данных *Сессии по R не проводятся вживую, но доступны в удобном для вас темпе

• Обработка данных
  • Чтение файлов CSV, JSON, XML и HTML с помощью Python
  • NumPy и pandas
  • Библиотеки Scipy
  • Загрузка, очистка, преобразование, объединение и изменение формы данных

• Статистика и вероятность
  • Описательная статистика
  • Инференциальная статистика
  • Проверка гипотез
  • Статистические концепции в Python

• Модели машинного обучения с Python
  • Построение моделей с использованием алгоритмов
  • Линейная и логистическая регрессия
  • Деревья решений
  • Метод опорных векторов (SVM)
  • Случайные леса
  • XGBoost
  • Метод k ближайших соседей и иерархическая кластеризация
  • Метод главных компонент
  • Анализ текста и прогнозирование временных рядов

• Глубокое обучение с использованием TensorFlow
  • Введение в глубокое обучение
  • Понимание нейронных сетей через TensorFlow
  • Свёрточные и рекуррентные нейронные сети

• Визуализация данных с использованием Matplotlib и Tableau
  • Интерактивные визуализации с Matplotlib,
  • Визуализация данных с использованием Tableau
  • Панели инструментов и сценарии Tableau
  • Интеграция Tableau и R Сессии по Tableau не проводятся вживую, но доступны в удобном для вас темпе

• Работа с большими данными с помощью Spark
  • Введение в большие данные и Spark
  • RDD в Spark, фреймы данных и Spark SQL
  • Потоковая обработка Spark, MLib и GraphX

AcadGild — это стартап в области технологического образования, основанный профессионалами IT-индустрии из IIT/IIM. Наша цель — создать экосистему для развития навыков, где люди могут учиться у наставников и друг у друга.

Наша Вера

Мы верим, что разработка программного обеспечения требует высокоспециализированных навыков, которые лучше всего осваиваются под руководством опытных практиков. Онлайн-видео или занятия в классе — это плохие заменители для создания реальных проектов с помощью преданного наставника.

Наша Визия

Обучать практическим, готовым к работе навыкам программирования программного обеспечения на глобальном уровне, в небольших группах по 3-5 студентов с использованием экспертов отрасли.

Наша Миссия

Наша миссия — предоставить доступное, недорогое, увлекательное и высокоэффективное качественное образование всему миру. Мы верим, что высшее образование — это основное человеческое право, и мы стремимся дать нашим студентам возможность продвигать свое образование и карьеру.

Как это работает

• 24x7 ТЕХНИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА
• ПОСТОЯННОЕ НАСТАВНИЧЕСТВО И РУКОВОДСТВО

ЗАПИШИТЕСЬ

Записаться на курс по вашему выбору очень просто. Просто введите свои основные данные, выберите план оплаты, произведите оплату, и вы готовы начать.

НАЧНИТЕ СВОИ СЕССИИ

Каждый курс имеет фиксированное количество часов и заранее установленное количество встреч с наставником каждую неделю.

НАЧНИТЕ РАБОТУ НАД СВОИМИ ПРОЕКТАМИ

На этом этапе вы погружаетесь в практические аспекты того, что вы изучаете, и получаете практический опыт, работая над проектами.

ПОЛУЧИТЕ БОНУСНУЮ НЕДЕЛЮ ПОДГОТОВКИ К РАБОТЕ

Теперь у вас есть навыки, но вам нужно убедить потенциальных работодателей, что вы идеальный кандидат.

ПОЛУЧИТЕ ЗАСЛУЖЕННЫЕ ОТЗЫВЫ

Это момент, когда вы видите плоды своего труда. Вы проделали много тяжелой работы, чтобы завершить курс, и у вас даже есть портфолио проектов, чтобы продемонстрировать.