logo

outpeer.kz

Data Science

850 000 ₸
Выделено 9 Квот

Программа Data Science разработана для специалистов, которые хотят развивать свою карьеру в разработке data-driven решений для сложных бизнес-задач. Курс направлен ​​на то, чтобы участники программы обучились основам науки о данных, включая такие отраслевые технологии, как машинное обучение, глубокое обучение, анализ данных с помощью современных библиотек, обработка естественного языка и графические нейронные сети. Программа подходит как для начинающих специалистов, так и для руководителей высшего звена, включая технических менеджеров, бизнес-аналитиков и энтузиастов по науке о данных. Уровень академической/профессиональной подготовки в области прикладной математики и статистики напрямую влияет на эффективность и скорость обучения. Однако все участники могут извлечь максимальную пользу из этой программы.

Особые условия

Дополнительная оплата. Потенциальному участнику при успешном зачислении на курс перед началом обучения необходимо внести оставшуюся часть суммы от стоимости курса. 6-ти месячное обучение стоит 850 000 тенге, грант в рамках программы Tech Orda составляет 600 000 тенге таким образом, имеется оставшийся остаток в размере 250 000 тенге, который должен быть покрыт студентом.

Детали курса

Уровень

Для начинающих

Формат обучения

Онлайн

Старт

Сентябрь

Вступительные экзамены

Нет

Длительность, в неделях

26

Длительность в академических часах

156

Язык обучения

Русский

Дни проведений занятий

Вторник, четверг, суббота

Методика обучения

Практики больше, чем теории

Квалификация

Machine Learning инженер, Data Scientist, Аналитик данных

Формат проведения занятий

Уроки в онлайн-режиме 3 раза в неделю по 2 часа

Навыки


▸ Внедрять различные методы машинного обучения для решения сложных проблем и принятия бизнес-решений на основе данных.

▸ Понимать основные области машинного и глубокого обучения, на элективных треках нейронные сети или компьютерное зрение.

▸ Решать различные технические задачи с помощью алгоритмов и методов из сферы data science.

▸ Выбирать способ представления данных при прогнозировании.

▸Иметь отраслевой портфель проектов и опыт демонстрации своей способности извлекать полезную информацию из данных для бизнеса.

▸ Выбирать наиболее эффективную модель для прогнозирования.

Частые вопросы

Похожие курсы

Другие курсы от outpeer.kz