Школа данных

Big Data для аналитиков

Прикладной анализ данных
Практический тренинг подготовки аналитиков решению прикладных бизнес-задач машинного обучения и Big Data
Для кого
Для компаний желающих в короткие сроки создать или увеличить внутреннюю экспертизу по машинному обучению и Big Data, и желающим подготовить собственный штат аналитиков, способных решать бизнес-задачи с помощью данных ( Data Scientist)
Требования к участникам и детали курса
На занятиях
Наши занятия максимально практические. Начиная с первого занятия слушатели анализируют данные и применяют модели машинного обучения на языке Python. Мы также делаем большой акцент на контролируемую нами самостоятельную работу, решение реальных задач (cases) и соревнования между студентами (Kaggle-in-class)
Программа
Результат обучения
Задача наших курсов подготовить слушателей к самостоятельному решению задач машинного обучения из разных областей бизнеса с применением многообразия инструментов анализа данных. Наши выпускники не только хорошо умеют строить модели высокого качества, но и (за счет нашего case-метода) применять их учитывая экономику и требования бизнеса в контексте релевантных бизнес-процессов
Наши клиенты
Курс в цифрах
Все основные аспекты машинного обучения и анализа данных на основе практических кейсов
40-80
Часов обучения в зависимости от выбранной программы
>20
Практических кейса с наборами данных для решения на занятиях
ВСЕ
Основные аспекты машинного обучения включая алгоритмы, метрики качества, работа с табличными, текстовыми и визуальными данными, малыми и большими
Преимущества курса
Мы обучаем на основе собственного опыта применения машинного обучения для решения различных бизнес-задач
Глубокое знание AI
Экспертиза наших преподавателей основана на многолетнем опыте решения задач AI в бизнес-среде крупных компаний. Кроме того многие наши преподаватели кандидаты или доктора наук и одни из лучших в мире по Kaggle
Большое количество практики
Мы знаем не только как построить отличную модель, но также умеем при этом учесть особенности конкретного бизнеса, вписать продукт в бизнес-процесс клиента, чтобы на выходе получить работающее и прибыльное решение
Связь с бизнес-задачами
У нас есть опыт применения аналитических решений в большом количестве индустрий, включая банки, страховые, розницу, телеком, электронную коммерцию, авиа, фитнесс, логистику и доставку, строительство, добычу и промышленность
Детали курса
Формат курса
Практические семинары на языке Python решения практических задач. Основной формат дневной: целый день по рабочим дням. Также существует вечерний формат: 2 - 3 вечера в неделю по два часа. Все занятия записываются и доступны слушателям для самостоятельного изучения в случае пропусков слушателями (например, по причине командировок)
Локация
Курс может проводиться как на нашей локации в центре Москвы, так и на локации Заказчика в любом городе России или СНГ. Также доступны удаленные форматы проведения обучения с использованием современных технологии трансляции и телеприсутствия. Вечерняя программа доступна только в Москве и Санкт-Петербурге или в формате удаленного участия
Продолжительность
В зависимости от выбранного формата и программы продолжительность составляет 1 или 2 рабочих недели в случае дневного формата или 9 - 14 недель в случае вечерней программы
Требования к участникам
Участники должны владеть языком Python, а также знакомы с основами математики на уровне 1 курса университета (математическая статистика, линейная алгебра). Оптимальный размер группы: 20 - 25 участников
Платформа
Мы используем платформу Anaconda на базе Python версии 2 и 3. Практические работы мы делаем на базе iPython notebooks, как в собственном облаке, так и с использованием внешних ресурсов
Ценовая политика
Наши цены основываются на количестве участников. В дополнение, при большом количестве участников или покупке нескольких курсов мы предоставляем скидки
Оставьте заявку
Заполните форму ниже и мы свяжемся с Вами, или свяжитесь с нами по указанным контактам
+7 903 115 84 82
corporate@dataschool.digital
Шаболовка, 8
Заинтересовавший курс
Мы не используем Ваши данные за пределами оказания Вам наших услуг