DataWorkshop

DW Club

Закрытый клуб для начинающих и практикующих специалистов в DATA SCIENCE.


Доступ к материалам 24/7.

Какие материалы уже есть в DW Club
DWGym - тренажеры по языку Python.
Python - это один из самых простых языков программирования и в тоже время самый популярный на сегодняшний день.

DWGym - это Твоя практика по использованию Python. Научишься работать с циклами, списками, функциями

Получишь навыки по использованию самых популярных и практически применимых библиотек: PandasSklearn и др.

DWGym идеально подойдет тем, кто хочет с нуля научиться программировать на Python, а также тем, кто хочет закрепить свои навыки и писать код вслепую.

DWgym - это практические тренажеры, которые научат работать с "молотком" (Python и библиотекам к нему), чтобы уметь 'строить дома' - модели машинного обучения.
DWthon - анализ данных в e-commerce (магазин из Великобритании).
DWthon - это материалы по 5-дневному интенсиву, с помощью которых получаешь:
  • Практику в языке Python, в том числе и навык по работе с библиотеками (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и др.)
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения
  • Навык применения алгоритмов в машинном обучении (DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost и др.)
  • Опыт в анализе данных с помощью самых современных инструментов
  • Узнаешь, как 20 % усилий могут приносить 80% результата
Мастер класс - прогноз выживших на Титанике.
Авторский интенсив на реальных данных. Что дает:
  • Практику в языке Python
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения
  • Практику по использованию популярных библиотек для Python
  • Опыт в использовании популярных алгоритмов машинного обучения
  • Попрактикуешься в Feature Engineering
  • Сделаешь прогноз на реальных данных - кто выживет на Титанике
Мастер класс - прогноз стоимости недвижимости.
Авторский интенсив на реальных данных. Что дает:
  • Практику в языке Python
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и др.)
  • Практику по использованию популярных библиотек для Python
  • Опыт в использовании популярных алгоритмов машинного обучения DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost и др.)
  • Попрактикуешься в Feature Engineering
  • Сделаешь прогноз стоимости недвижимости на реальных данных
  • Загрузишь свой результат в Kaggle
 DWthon 2.0 - прогноз цен на авто с помощью Machine Learning.
Авторский интенсив на реальных данных. Что дает:
  • Практику в языке Python
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и др.)
  • Практику по использованию популярных библиотек для Python
  • Опыт в использовании популярных алгоритмов машинного обучения DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost и др.)
  • Попрактикуешься в Feature Engineering
  • Сделаешь прогноз цен на автомобили на реальных данных
  • Загрузишь свой результат в Kaggle
 DWthon 3.0 - прогноз опозданий трамваев в Кракове.
Авторский интенсив на реальных данных. Что дает:
  • Практику в языке Python
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и др.)
  • Практику по использованию популярных библиотек для Python
  • Опыт в использовании популярных алгоритмов машинного обучения DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost и др.)
  • Попрактикуешься в Feature Engineering
  • Сделаешь прогноз опозданий трамваев на реальных данных
  • Загрузишь свой результат в Kaggle
 DWthon 4.0 - прогнозирование банкротства компаний в Тайвне.
Авторский интенсив на реальных данных. Что дает:
  • Практику в языке Python
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и др.)
  • Практику по использованию популярных библиотек для Python
  • Опыт в использовании популярных алгоритмов машинного обучения DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost и др.)
  • Попрактикуешься в Feature Engineering
  • Сделаешь прогноз на реальных данных - обанкротится ли компания в Тайване
  • Загрузишь свой результат в Kaggle
 DWthon 5.0 - прогноз продаж крупной сети магазинов с помощью Time Series.
Авторский интенсив на реальных данных. Что дает:
  • Практику в языке Python
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и др.)
  • Практику по использованию популярных библиотек для Python
  • Опыт в использовании популярных алгоритмов машинного обучения DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost и др.)
  • Попрактикуешься в Feature Engineering
  • Сделаешь прогноз  продаж для крупной сети магазинов, используя реальные данные
  • Загрузишь свой результат в Kaggle
 DWthon 6.0 - прогноз потребления энергии с помощью Time Series.
Авторский интенсив на реальных данных. Что дает:
  • Практику в языке Python
  • Опыт в создании и тренировке моделей машинного обучения (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и др.)
  • Практику по использованию популярных библиотек для Python
  • Опыт в использовании популярных алгоритмов машинного обучения DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost и др.)
  • Попрактикуешься в Feature Engineering
  • Сделаешь прогноз потребления энергии, используя реальные данные
  • Загрузишь свой результат в Kaggle
Материалы международной конференции по машинному обучению.
В 2018 году компания DataWorkshop стала организатором международной конференции по машинному обучению. 

На данную конференцию были приглашены спикеры из разных стран мира - Японии, Америки, стран Европы и Азии. Выступления спикеров на английском языке.

Список спикеров и компаний, в которых они работают:
  1. 👨‍🎓 Vladimir Alekseichenko - DataWorkshop 
  2. 👨‍🎓 Janusz Marecki - Google DeepMind 
  3. 👨‍🎓 Tomas Mikolov - Facebook 
  4. 👩‍🎓 Emeli Dral - Mechanica AI 
  5. 👨‍🎓 Łukasz Dziekan - FinAI 
  6. 👨‍🎓 Tomasz Jadczyk - Techmo
  7. 👨‍🎓 Bartek Skorulski - Alpha
  8. 👨‍🎓 Valentin Malykh - Huawei
  9. 👨‍🎓 Łukasz Kidziński - Saliency.ai, Stanford University
  10. 👨‍🎓 Mikhail Burtsev - DeepPavlov.ai
  11. 👩‍🎓 Anna Anzulewicz - Harimata
  12. 👩‍🎓 Marta Markiewicz - Objectivity
  13. 👨‍🎓 Daniel Baade - Art World Insights
  14. 👨‍🎓 Aditya Guglani - Uber
Сразу после вступления в DW Club
получаешь БЕСПЛАТНО доступ к контенту, который стоит более 1000 €
План предстоящих мероприятий в DWClub
Участники клуба получают БЕСПЛАТНЫЙ доступ к материалам всех будущих мероприятий. 
В клубе столько информации...
Как не потеряться?


С чего начать?


Мы Тебя не бросим!
Сразу после вступления в DW Club получишь гид-подсказчик по клубу :)

C DW Club создаешь самое главное -
СВОЁ ПОРТФОЛИО проектов DATA SCIENCE
Что еще дает подписка на DW Club
Новые материалы будут появляться регулярно - это только начало (минимум 1 новое решение в месяц)! Причем участники клуба могут путем голосования влиять на то, какие материалы будут появляться в первую очередь.
Участники клуба будут первыми узнавать о возможности получить стажировку в нашей компании и об открытых вакансиях на должность специалиста с навыками по машинному обучению в компаниях-партнерах.
Участники клуба смогут получить доступ к демо версиям онлайн-курсов по Data Science от DataWorkshop.
Снимает головную боль по установке и настройке ПО (получаешь доступ к готовому окружению, просто авторизуешься и обучаешься).

Больше НЕ нужно тратить время на поиски эффективных обучающих программ

Больше НЕ нужно искать практику на реальных данных - в DW Club все есть

Больше НЕ нужно переживать, как найти время для обучения - делай это в удобное для себя время

Больше НЕ нужно переживать - где найти деньги на обучение. DW Club доступен каждому

Больше НЕ нужно переживать и гадать - а вдруг Data Science не для меня. Бери и пробуй - все получится!
DW Club решает Твои проблемы
Подписку можно отменить в любое время :)
Как это работает?
Оплачиваешь подписку
Подписка на 1 месяц стоит 6,77 евро*, отказаться от подписки можно в любой момент

*Оплата взимается с привязанной карты/счета автоматически каждый месяц в день даты оформления подписки.
2  Получаешь email с доступом
Настраивать и устанавливать ничего не нужно - по ссылке переходишь к серверу с материалами
3 Обучаешься 
Обучаешься в любое удобное время - 24/7 и в любой точке земного шара. Все, что нужно - устройство для выхода в интернет (подойдет даже телефон)
Результат
Получаешь практику на реальных данных и примерах из жизни. Научишься решать задачи с применением машинного обучения
Примеры готовых решений одного из интенсивов.
Ты тоже так сможешь!

Опыт в области Data Science важен

AI
Мы практики и передаем свой опыт в клубе!


Ты можешь брать уже готовый код из материалов клуба и сразу
внедрять в свои рабочие проекты!

Почему стоит изучать Machine Learning?

Рано или поздно Ты столкнешься с этой темой на своем профессиональном пути. Бизнес все больше внимания уделяет машинному обучению, а значит, вероятность того, что эта тема коснется Тебя профессионально, - растет.

Если обратить внимание, ML уже окружает Тебя с разных сторон. Подготовься к профессиональным испытаниям.
Владимир Алексейченко
Практический опыт в машинном обучении - 8 лет, в программировании - 13 лет,

Умеет объяснять сложные понятия в математике, статистике, программировании простым языком, с помощью примеров из жизни и функционирования бизнеса,

Более 500 внедренных моделей машинного обучения в производство,

Генеральный директор и основатель DataWorkshop, основатель DataWorkshop
Foundation (европейский фонд в области искусственного интеллекта),

Консультирует крупные европейские компании по внедрению моделей машинного обучения,

Автор 4 курсов: Python для машинного обучения, практическое машинное обучение, NLP, Time Series (более 1000 довольных студентов, которые работают в том числе и в крупных мировых корпорациях и 10 000 участников различных образовательных программ),

Спикер и создатель европейских конференций в области машинного обучения и искусственного интеллекта,

Создатель бесплатных онлайн-тренажеров и интенсивов по машинному обучению: «Корона испытаний», «Матрица» и «DWthon»,

Ведет подкаст Biznes Myśli (> 200 000 прослушиваний).

Креативный подход,
Критическое мышление,
Способность вдохновить учеников и поверить в свои силы,
Спосбоность направить в нужное русло для решения поставленных задач.

Кто автор и создатель материалов
Создатель авторских курсов по машинному обучению / CEO DataWorkshop
Технологии
Python
Scikit-learn
XGBoost
CatBoost
Jupyter
NumPy
Pandas
Matplotlib

Общайся с единомышленниками из разных стран, получай ответы на любые вопросы - от технических до личных.


Ты получаешь ответы на вопросы по заданиям интенсива

Добавляешь решения и сотни тысячи замотивированных участников делятся своими идеями в ответ (таким образом можешь подсмотреть решения других)

Мы прокачиваем Твои 4 самых главных современных качества - креативность, критическое мышление, кооперация и коммуникация


Кому  точно нужен DW Club
Тем, кто мечтает попробовать свои силы в IT сфере...
а также тем, кто хочет получить самую перспективную и востребованную профессию, спрос на которую с каждым годом только растет
Тем, кто уже работает в сфере IT и хочет получить новые знания в перспективном направлении -  Data Science/Machine Learning
Тем, у кого есть свой бизнес, чтобы понять - как можно оптимизировать свою деятельность и повысить прибыль, используя современные инструменты из области IT и быть впереди своих конкурентов
Руководителям компаний, которые хотят развивать своих сотрудников, чтобы повысить эффективность работы и показать крутые результаты
* с каждым днем количество участников только растет
Столько участников из разных стран мира уже вступили в DWClub
350*
Свое обучение можно доверить DataWorkshop