Описание курса

Этот курс для начинающих специалистов в Data Science поможет вам за 4 месяца интенсивного обучения (3 занятия в неделю) освоить ключевые методы эконометрики, базовые алгоритмы машинного обучения и продвинутые ML - системы. Вы не только разберётесь в теории, но и получите практический опыт работы с реальными данными. Курс подготовит вас к решению задач анализа данных и машинного обучения, заложив прочную основу для успешного старта в профессии.

Что вы изучите на этом курсе?

Вы освоите основы эконометрики и машинного обучения, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации и разберете несколько практических примеров. Вторая часть курса будет посвящена более сложным техникам, таким как рекомендательные системы, анализ временных рядов и глубокий разбор ошибок классических моделей.

Вы научитесь строить и оптимизировать модели машинного обучения, анализировать большие объемы данных, выявлять причины ошибок моделей и повышать их качество с помощью статистических и эконометрических методов. Кроме того, вы будете работать с реальными кейсами и создавать проекты для портфолио.

Почему этот курс полезен:

• Практическая работа с ML - моделями — вы получите возможность поработать с реальными данными и улучшить свои навыки в решении сложных задач.

• Создание портфолио из реальных кейсов — по завершению курса у вас будет готовое портфолио проектов, которое поможет в поиске работы в сфере Data Science.

• Подготовка к трудоустройству в компании zypl.ai — курс предоставит вам знания и опыт, которые могут стать основой для успешной карьеры в области машинного обучения.

Вы будете готовы к началу карьеры в Data Science, сможете эффективно работать с моделями машинного обучения и решать реальные задачи. Курс обеспечит вам необходимую подготовку для трудоустройства и профессионального роста в сфере Data Science.