Курсы по Валидация

Анна Линская Редактор
Обновлено
4 нед
Логотип StepikStepik
Введение в соревновательный Data Science
Валидация
Data Science
Pandas
Визуализация
Kaggle
Google Colab
Yandex.Cloud
от 2 516 ₽/мес
или сразу 6 490 ₽

Похожие курсы

Больше об авторах

Автор
Елена Куклина
Senior IT recruiter
Больше об эксперте

Эксперт в сфере IT-рекрутинга с общим стажем работы в рекрутменте более 8 лет, из них 6+ лет — в сфере информационных технологий. Ключевая компетенция — закрытие вакансий уровня Middle, Senior, а также executive search. Выстраивала HR-бренд и процессы рекрутмента с нуля — от системы мотивации и грейдирования рекрутеров до аналитики зарплатного рынка.

Регалии/Квалификации:

Senior IT Recruiter

Экспертиза:
  • IT-рекрутинг
  • Найм сотрудников в штат, на заказную разработку (аутсорс/аутстафф), проектную деятельность в офис и удаленно
  • Подбор для Российских и зарубежных заказчиков
  • Помощь в оценке и составлении резюме

Посмотреть всех экспертов

Отзывы об онлайн-курсах по направлению Аналитика и Data Science

Вадим Коваленко
Пользователь Хабра
Достоинства: разжовывает каждую мелочь и плюс в том что если что то непонятно то скорее всего нужно зацти в пояснение и там тебе дословно скажут что делать
Недостатки: мневсе в нем понравилось даже нету как таковых минусов очень клевый
Комментарий: старайтесь и запоминайте асю информацию тк. там шаги даже с первого раздела понадобятся во втором
Александр Приходько
Пользователь Хабра
Достоинства: Я смог определиться с темами для самостоятельного изучения
Недостатки: Курс модульный, слеплен из большого количества мелких курсов. Мне раза 3 рассказывали про структуру LSTM (которой практически никто не пользуется) разные люди.По моим ощущениям программа отставала года на 3, нам даже про модели градиентного бустинга (XGBoost, LightGBM, CatBoost) не рассказывали. Поддержка очень долго отвечала: я мог в начале блока задать вопрос, а ответ получить когда его закончу
Комментарий: Проверьте насколько актуальна их программа. Может они ее переделали, но я сильно сомневаюсь
Забир Тайсин
Пользователь Хабра
Данил Шатов
Пользователь Хабра
Галина Мирошник
Пользователь Хабра
Ирина Антонова
Пользователь
Комментарий: Весь последний год я постоянно учусь. Недавно закончила программу по генеративному ИИ в Сколково. Мне она понравилась, но я поняла, что мне не хватает практики с моими, а не учебными задачами. У меня уже был собственный рабочий проект, который хотелось не просто обдумывать, а постепенно доводить до результата. А такой возможности в рамках учебной программы не было. Именно поэтому меня так зацепил формат акселератора с коворкингами. Я пришла не за очередной теорией. Мне хотелось получить пространство, где можно регулярно работать именно над своим проектом, получать обратную связь и постепенно превращать идею в рабочий инструмент. Сейчас я разрабатываю решение, которое должно заменить несколько регулярных отчетов и упростить работу сразу нескольких подразделений компании. Моя цель — полностью перейти на новый инструмент, чтобы сэкономить время и себе, и заказчикам. При этом мой проект не будет жить внутри нейросети. Я не передаю корпоративные данные в облачные модели и не заменяю сотрудников ИИ. Самое интересное, что за последнее время освоения новых иинструментов, я стала совершенно иначе смотреть на любые рабочие процессы. Теперь практически каждая новая задача начинается с вопросов: «Можно ли сделать это проще?» «Можно ли вообще убрать этот шаг?» «А может быть, процесс нужно не автоматизировать, а полностью переосмыслить?» Для меня это стало самым большим результатом обучения за этот год. А, главный инсайт последних месяцев для меня такой: Очень часто нас ограничивают не технологии. Нас ограничивает собственное представление о том, что вообще возможно сделать. Стоит посмотреть на задачу чуть шире - и оказывается, что решений намного больше, чем казалось вначале.
Муса Бахарчиев
Пользователь Хабра
Роман Бартенев
Пользователь
Комментарий: Еще год назад мне казалось, что нейросети — это хороший способ получить преимущество. Сегодня я думаю совсем иначе. Сейчас это уже не преимущество. Это базовая профессиональная гигиена. Я работаю руководителем направления цифровизации электронного документооборота, и очень хорошо вижу, как меняются требования к специалистам. Если раньше говорили: «Работу десяти человек должны выполнять трое», то сейчас постепенно становится нормой, что тот же объем работы должны выполнять уже двое. И этот процесс уже не остановить. Именно поэтому я пришел учиться. Не за новой должностью и не за красивой строчкой в резюме. Мне важно было научиться работать быстрее и строить такие инструменты, которые действительно экономят время. Самое большое открытие для меня в акселераторе — это коворкинги. Когда работаешь один, постоянно откладываешь собственные проекты. Всегда находятся срочные задачи. А здесь ты буквально вырываешься из операционки и каждую неделю двигаешь свой проект вперед. Именно благодаря этому у меня начали появляться собственные сервисы. Сначала это были презентации. Потом — автоматизация служебных записок, писем, протоколов, регламентов. Сейчас я создаю интерфейсы, через которые можно за минуты получать документы, которые раньше готовились часами. Руководство не видит мои внутренние инструменты. Оно видит только результат. Документы появляются значительно быстрее, полностью соответствуют корпоративным требованиям, а производительность моей работы выросла в несколько раз. По моим ощущениям — примерно в пять раз по сравнению с тем, как я работал вручную. И это только начало. Самое ценное в обучении — не конкретный инструмент. Через несколько месяцев появятся новые модели, новые агенты, новые возможности. Ценность в другом. Здесь учат понимать логику работы с нейросетями, быстро осваивать новые технологии и постоянно адаптироваться к изменениям. Мне кажется, именно это сегодня становится главным профессиональным навыком.
Посмотреть все отзывы

Промокоды и акции для направления Аналитика и Data Science

Популярные направления

Популярные курсы Аналитики и Data Science

Бесплатные курсы Аналитики и Data Science

Курсы Аналитики и Data Science с трудоустройством

ТОП онлайн-курсов по Валидация

1. Введение в соревновательный Data Science

🏆 Разбираемся в тонкостях соревновательного анализа данных. Прокачиваемся в построении моделей машинного обучения с максимальной точностью. Минимум теории, максимум практики для победы в чемпионатах.
Школа: Stepik
Дата начала: В любое время
Длительность: 4 недели
Стоимость курса: 6 490 ₽
Цена без скидки: 6 490 ₽
Рассрочка: Да
Формат занятий: Онлайн
Помощь с трудоустройством: Нет
Сертификат об окончании: Да

Рейтинг лучших школ по направлению Аналитика и Data Science