1 added
1 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>Теги: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, deep learning, data scientist, проект, проектная работа, анализ данных, обучение нейронных сетей, обработка данных</p>
1
<p>Теги: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, deep learning, data scientist, проект, проектная работа, анализ данных, обучение нейронных сетей, обработка данных</p>
2
<p><a>"Data Scientist"</a>- специализированный курс, предназначенный для программистов и аналитиков, интересующихся областью<strong>машинного обучения</strong>и<strong>анализа данных</strong>. Его основная особенность - сбалансированное сочетание теории и практики.</p>
2
<p><a>"Data Scientist"</a>- специализированный курс, предназначенный для программистов и аналитиков, интересующихся областью<strong>машинного обучения</strong>и<strong>анализа данных</strong>. Его основная особенность - сбалансированное сочетание теории и практики.</p>
3
<p>Во время обучения студенты выполняют практические домашние задания, что позволяет усваивать материал и закреплять полученные знания. Итогом становится подготовка и защита<strong>проекта</strong>. На его выполнение отводится последний модуль образовательной программы.</p>
3
<p>Во время обучения студенты выполняют практические домашние задания, что позволяет усваивать материал и закреплять полученные знания. Итогом становится подготовка и защита<strong>проекта</strong>. На его выполнение отводится последний модуль образовательной программы.</p>
4
<h2>Особенности проекта курса "Data Scientist"</h2>
4
<h2>Особенности проекта курса "Data Scientist"</h2>
5
<p>Выпускной проект курса - программный комплекс, позволяющий решать задачи по извлечению и использованию знаний из реальных данных посредством инструментов машинного обучения. Проект готовится в течение целого месяца и состоит из нескольких этапов: 1. Постановка задачи. Студенту предлагается самостоятельно найти предметную область и обосновать применение в ней<strong>машинного обучения</strong>. 2. Разработка данных. Разрабатывается процесс сбора и очистки данных, которые должны быть из открытых источников. 3. Поиск алгоритма и модели для решения задачи. Выполняется подготовка данных, выбирается<strong>алгоритм</strong>, подбираются параметры для построения модели. 4. Использование модели для достижения поставленной цели, её реализация. 5. Построение и обоснование процесса. Решение задачи оформляется в единый процесс по<strong>обработке данных</strong>, не требующий участия эксперта: от источника до предсказания. В заключении происходит<strong>обоснование</strong>процесса.</p>
5
<p>Выпускной проект курса - программный комплекс, позволяющий решать задачи по извлечению и использованию знаний из реальных данных посредством инструментов машинного обучения. Проект готовится в течение целого месяца и состоит из нескольких этапов: 1. Постановка задачи. Студенту предлагается самостоятельно найти предметную область и обосновать применение в ней<strong>машинного обучения</strong>. 2. Разработка данных. Разрабатывается процесс сбора и очистки данных, которые должны быть из открытых источников. 3. Поиск алгоритма и модели для решения задачи. Выполняется подготовка данных, выбирается<strong>алгоритм</strong>, подбираются параметры для построения модели. 4. Использование модели для достижения поставленной цели, её реализация. 5. Построение и обоснование процесса. Решение задачи оформляется в единый процесс по<strong>обработке данных</strong>, не требующий участия эксперта: от источника до предсказания. В заключении происходит<strong>обоснование</strong>процесса.</p>
6
<h2>Зачем нужен проект?</h2>
6
<h2>Зачем нужен проект?</h2>
7
<p>Проект необходим не только для глубокого усвоения всего массива полученных знаний и закрепления приобретённых навыков. Готовая работа станет отличным кейсом в<strong>портфолио</strong>студента, который он сможет использовать при трудоустройстве и показывать работодателям в качестве подтверждения своего профессионального уровня.</p>
7
<p>Проект необходим не только для глубокого усвоения всего массива полученных знаний и закрепления приобретённых навыков. Готовая работа станет отличным кейсом в<strong>портфолио</strong>студента, который он сможет использовать при трудоустройстве и показывать работодателям в качестве подтверждения своего профессионального уровня.</p>
8
-
<p>Для получения дополнительной информации перейдите на<a>страницу курса "Data Scientist"</a>. Если хотите записаться в группу, пройдите пред��арительное тестирование.</p>
8
+
<p>Для получения дополнительной информации перейдите на<a>страницу курса "Data Scientist"</a>. Если хотите записаться в группу, пройдите предварительное тестирование.</p>
9
<p><em>Есть вопрос? Напишите в комментариях!</em></p>
9
<p><em>Есть вопрос? Напишите в комментариях!</em></p>
10
10