Курсы по NLP

За 17 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите навыки.

Стань Data Scientist с Netology! Получи профессиональные навыки в анализе данных и машинном обучении. Программа с практическими кейсами и экспертными менторами.

Для кого этот курс? Для начинающих аналитиков и специалистов в области Data Science: систематизируйте и углубляйте знания, экспериментируйте с подходами, работайте с кейсами под руководством экспертов.Для разработчиков и других IT-специалистов: соберите сильное портфолио, погрузитесь в настоящие задачи дата-сайентиста. Необходимые знания: базовое знакомство с Pythonбазовые знания линейной алгебры, математического анализа, математической статистикибазовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия) Что даст вам этот курс ? Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Чтобы лучше закрепить навыки, вы будете практиковаться: использовать каждый алгоритм в работе с реальными данными. Практики и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist. Особенности курса В курс по машинному обучению входят темы, которые часто обделяют вниманием. Однако знания такого рода необходимы специалисту в повседневных задачах и очень ценятся работодателями Что вы сможете после обучения: работать с «грязными» даннымиработать с языковыми моделями (NLP)прогнозировать временные ряды при помощи машинного обучениястроить рекомендательные системыготовить модели в продакшн

Стань экспертом в машинном обучении и анализе данных с Netology! Получи актуальные знания, практические навыки и сертификат в одном курсе. Профессиональное развитие и новые возможности ждут тебя здесь!

Для кого? Сфера IT: для системных аналитиков, разработчиков, тестировщиков, инженеров Прочие сферы: для всех специалистов, которые могут и хотят освоить ML Вы освоите: Python с 0 до качественного уровняML-библиотеки: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearnСистему управления версиями GitSQL (от простых функций до оконных)A/B тестированиеDeep Learning (PyTorch, реккурентные сети и другое)NLP (парсинг и анализ текстовых данныx) Анализ временных рядов Рекомендательные системы Необходимые знания Специальных знаний не требуется.Однако базовые знания линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики помогут вам быстрее усваивать программу.

Получи профессиональные навыки в анализе данных и машинном обучении. Программа с практическими кейсами и экспертными менторами.

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — вы научитесь создавать ML-модели и обучать нейронные сети.

Погрузитесь в NLP: освойте различные языковые модели и создайте собственный телеграм-бот

Продвинутая интенсивная программа от преподавателей-практиков с глубоким погружение в data science. Программу прошли более 200 специалистов из 7 стран мира, в их числе CDO ведущих кампаний. Для кого эта программа?Разработчики, аналитики, продакт-менеджеры профильных компаний, junior data scientists.Что входит в программу?36 занятий онлайн в зуме.  Включая модули: Machine Learning, Apache Spark, Hadoop, NLP,  Рекомендательные системы, Временные ряды, Бизнес-проекты.  Трехчасовые занятия в прямом эфире и видеозаписи в личном кабинете.10 лаб+суперачивки. Каждую неделю вам нужно будет решить лабораторную работу и суперачивку (усложненные задания).2 проекта. Помимо лаб вы работаете в командах над большими проектами по 6 недель.Чему вы научитесь:Алгоритмы.  Научитесь обрабатывать данные в Pandas, строить модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья, случайный лес) в Scikit-learn, анализировать текстовые данные, применять разные алгоритмы рекомендательных систем.Технологии. Научитесь писать MapReduce-джобы на Python с использованием Hadoop Streaming, писать SQL-like запросы в Hive для решения аналитических задач, работать с колоночной базой данных HBase, обращаться к данным на HDFS, анализировать данные в Apache Spark.Бизнес. Научитесь выбирать правильную метрику качества для вашей задачи, собирать требования перед стартом проекта, оценивать финансовый эффект от внедрения модели, использовать сторителинг для презентации ваших результатов.