Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных и машинном обучении, подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.

Построение и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Разработка рекомендательных систем, NLP решений и алгоритмов распознавания объектов на фото и видео. Получение и подготовка данных для построения моделей.

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.

Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.

Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое. Познакомитесь с тестированием и системным анализом. На программе сможете сделать осознанный выбор специализации и технологий, прокачаться в выбранном направлении.

Курс для специалистов в области программирования и машинного обучения. Вы освоите работу с востребованными областями ИИ и различными типами нейронных сетей, которые лежат в основе современных цифровых продуктов. После окончания курса сможете претендовать на позицию ведущего data scientist или специалиста машинного обучения уровня миддл+ в средних и крупных организациях.

Технологии монетизации больших данных от гигантов рынка — Google, Microsoft, Uber, Twitter, Amazon, Facebook, Netflix и WhatsApp. Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании: - следят за поведением пользователей; - определяют круг интересов человека; - управляют репутацией; - формируют мнение потребителей. Андреас Вайгенд — один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT-школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon. «Невероятно актуальная книга. Андреас Вайгенд, главный data scientist Amazon, поднимает острую и неоднозначную тему: как следует жить в мире полной информационной открытости? И утверждает, что этот «дом со стеклянными стенами» несет в себе не только большие риски, но и потрясающие возможности. Потрясающие возможности, которые открыты и для корпораций, и для обычных людей». — Юрий Мордвин, директор по коммерческим операциям и аналитике ozon.ru

Технологии монетизации больших данных от гигантов рынка — Google, Microsoft, Uber, Twitter, Amazon, Facebook, Netflix и WhatsApp. Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании: - следят за поведением пользователей; - определяют круг интересов человека; - управляют репутацией; - формируют мнение потребителей. Андреас Вайгенд — один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT-школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon. «Невероятно актуальная книга. Андреас Вайгенд, главный data scientist Amazon, поднимает острую и неоднозначную тему: как следует жить в мире полной информационной открытости? И утверждает, что этот «дом со стеклянными стенами» несет в себе не только большие риски, но и потрясающие возможности. Потрясающие возможности, которые открыты и для корпораций, и для обычных людей». — Юрий Мордвин, директор по коммерческим операциям и аналитике ozon.ru

В условиях цифровой экономики для каждой организации актуальным становится вопрос повышения компетенций в области обработки и анализа данных. С этой непростой задачей бизнесу помогут справиться системы и инструментальные средства Data Science, которые, с одной стороны, позволяют реализовать полный цикл обработки и моделирования данных с последующей их визуализацией, а с другой — реализуют ряд интеллектуальных функций, помогающих принимать обоснованные управленческие решения в режиме реального времени на любом управленческом уровне — от оперативного до стратегического.В настоящем издании рассмотрены базовые концепции моделирования и обработки данных на основе разбора практических примеров и ситуационных задач с использованием конкретных инструментальных средств бизнес-аналитики, Data Science и веб-аналитики.Издание предназначено для начинающих бизнес-аналитиков и data scientist, всех, кто хочет познакомиться с основами анализа и моделирования данных, а также студентов и преподавателей высших учебных заведений.

Big decisions are hard. We might consult friends and family, read advice online or turn to self-help books for guidance, but in the end we usually just do what feels right. But what if our gut is wrong? As economist and former Google data scientist Seth Stephens-Davidowitz argues, our gut is actually not that reliable – and data can prove this. In Don't Trust Your Gut, he unearths the startling conclusions that the right data can teach us about who we are and what will make our lives better. Over the past decade, scholars have mined enormous datasets to find remarkable new approaches to life's biggest self-help puzzles, from the boring careers that produce the most wealth, to old-school, data-backed relationship advice. While we often think we know how to better ourselves, the numbers, it turns out, disagree. Telling fascinating stories through the latest big data research, Stephens-Davidowitz reveals just how wrong we really are when it comes to improving our lives, and offers a new way of tackling our most consequential choices.

Big decisions are hard. We might consult friends and family, read advice online or turn to self-help books for guidance, but in the end we usually just do what feels right. But what if our gut is wrong? As economist and former Google data scientist Seth Stephens-Davidowitz argues, our gut is actually not that reliable - and data can prove this. In Don't Trust Your Gut, he unearths the startling conclusions that the right data can teach us about who we are and what will make our lives better. Over the past decade, scholars have mined enormous datasets to find remarkable new approaches to life's biggest self-help puzzles, from the boring careers that produce the most wealth, to old-school, data-backed relationship advice. While we often think we know how to better ourselves, the numbers, it turns out, disagree. Telling fascinating stories through the latest big data research, Stephens-Davidowitz reveals just how wrong we really are when it comes to improving our lives, and offers a new way of tackling our most consequential choices.

В условиях цифровой экономики для каждой организации актуальным становится вопрос повышения компетенций в области обработки и анализа данных. С этой непростой задачей бизнесу помогут справиться системы и инструментальные средства Data Science, которые, с одной стороны, позволяют реализовать полный цикл обработки и моделирования данных с последующей их визуализацией, а с другой — реализуют ряд интеллектуальных функций, помогающих принимать обоснованные управленческие решения в режиме реального времени на любом управленческом уровне — от оперативного до стратегического.В настоящем издании рассмотрены базовые концепции моделирования и обработки данных на основе разбора практических примеров и ситуационных задач с использованием конкретных инструментальных средств бизнес-аналитики, Data Science и веб-аналитики.Издание предназначено для начинающих бизнес-аналитиков и data scientist, всех, кто хочет познакомиться с основами анализа и моделирования данных, а также студентов и преподавателей высших учебных заведений.