Практический онлайн-интенсив по машинному обучению
Data Scientist - профессия будущего
Твой шанс получить бесплатную практику на реальных данных!
КОГДА: 25-26 сентября
Прогноз цен
на автомобили
С помощью Machine Learning
DWthon 2.0
Практику в языке Python, в том числе и навык по работе с библиотеками (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn )


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

Что дает интенсив DWthon

3 простых шага для получения доступа к интенсиву

Регистрация
Заполнить форму регистрации (вверху страницы)


Email
Получаешь письмо на email (который был указан при регистрации) c данными для авторизации на виртуальном сервере.
Материалы
Переходишь по ссылке из email, авторизуешься на сервере и получаешь доступ к материалам интенсива 24/7. Занимаешься в любое удобное время!
Как проходит DWthon 2.0?
Реальные данные
Учишься у практика с большим опытом на реальных данных
100% практики
Каждый день практика по применению машинного обучения
Видимый эффект
Покажем, что машинное обучение работает и может приносить невероятный результат
Результат
Поймешь, как полученные знания применять на практике и зарабатывать на этом
Учись Data Science на практике c практиком
1 интенсив заменит месяцы поиска информации и самообучения

Здесь cтруктурируешь свои знания и повышаешь квалификацию. Узнаешь много полезной информации, которую можно будет применить в большинстве проектов по науке о данных и машинному обучению.
Работать с материалами можно в любое удобное время. На это есть два дня.
Анализируешь реальные данные

Тренируешь свои модели машинного обучения

Есть конкретный пример и результат

Есть понимание, как этого добились
Ничего не устанавливаешь

Без лишних сложностей

Без воды - только конкретика

Не заблудишься - все объясним
На 2-дневном интенсиве
Узнаешь весь процесс: от исходных данных до решения конкретной проблемы

Есть новые навыки, а не теоретические знания

Комплексные знания в одном месте = экономия времени

Изучаешь Python на практике и на примерах

Новый проект появится в Твоем портфолио на GitHub

Поддержка наставника и группы на Slack
Дополнительно
АГЕНДА
25 сентября (суббота)

25 сентября (суббота)

9:00 - 10:00
🔴 LIVE - вебинар приветственный + starter_1 (блокнот с материалами).

Запись первого дня будет доступна до конца второго дня интенсива- работаешь вместе со всеми или подключаешься позже.
25 сентября

25 сентября

10:00 - 14:00
Самостоятельная работа с материалами интенсива.
В первый день нашего интенсива мы шаг за шагом пройдемся по основным инструментам машинного обучения, выстроим практическую стратегию решения задачи по оценке стоимости автомобилей и отработаем её на практике.
Открытие возможности для участия в конкурсе в Kaggle.
25 сентября

25 сентября

14:00 - 14:30
🔴 LIVE - starter_2 (блокнот с материалами).
25 сентября

25 сентября

14:30 - 18:00 
Самостоятельная работа с материалами интенсива.
25 сентября

25 сентября

18:00 - 18:30
🔴 LIVE - starter_3 (блокнот с материалами).
25 - 26 сентября

25 - 26 сентября

18:30 - 10:00
Самостоятельная работа с материалами интенсива.
Как результат - вместе построим рабочую модель искусственного интеллекта.
26 сентября (воскресенье)

26 сентября (воскресенье)

10:00 - 10:30
🔴 LIVE - starter_4 (блокнот с материалами).
Во второй день Ты отработаешь полученные навыки. С помощью реального конкурса в Kaggle продолжишь закреплять свои знания, покажешь на что Ты способен(на), получишь огромную дозу мотивации и реализуешь бизнес-проект.
26 сентября
26 сентября
10:30 - 14:00
Самостоятельная работа с материалами интенсива.
Как результат - прокачаешь себя и смело сможешь загрузить проект на GitHub в свое профессиональное портфолио, что положительно может сказаться на Твоей карьере в Data Science.
26 сентября
26 сентября
14:00 - 14:30
🔴 LIVE - starter_5 (блокнот с материалами).


26 сентября
26 сентября
14:30 - 23:59 
Самостоятельная работа с материалами интенсива
Подведение итогов конкурса в Kaggle.
26 сентября
26 сентября
23:59 
Завершение интенсива
Доступ к материалам интенсива закрывается и единственный шанс продлить доступ - это оформить подписку в DW Club ;).

DWthon 2.0 - это очередной материал для DW Club

Каждый месяц мы пополняем базу знаний в нашем DW Сlub, тем самым прокачиваем твои навыки, расширяем горизонты и строим прочный фундамент знаний в области AI.
Мы не льем воду, а даем лишь практические инструменты, которые работают. В одном месте.

Как получить доступ в

DW Club?

Оформить подписку и узнать подробности можно по ссылке ниже

Преимущества у подписчиков DW Club

Более мощный сервер
CPU на серверах DW Club в 3 раза больше, а это значит в ~ 3 раза быстрее будет выполняться написанный код!

А в день старта интенсива не нужно ждать письмо с доступом, просто авторизуетесь в DW Club - все материалы уже будут скопированы для вас.
Доступ 24/7
Все материалы интенсива (вебинар, стартеры, блокноты и т.д.) будут доступны после завершения интенсива на все время действия подписки.

Занимайся когда удобно, где удобно и сколько угодно по времени.
Обучающие программы
  • Материалам DWthon (5 практических блокнотов с реальными данными магазина из Великобритании)
  • Материалам мастер-класса 'Прогнозирование цен на недвижимость в Москве'
  • Материалам по "Прогнозированию выживших на Титанике с помощью ML"

Доступ к группе в Slack


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


Data Science и Machine Learning с Владимиром Алексейченко

Вместе мы решаем популярную бизнес-проблему
О Data Science и машинном обучении можно много говорить. Только зачем, если можно взять проблему и решить ее вместе с нами.
Эффект? Опыт и знания, которых вы не найдете в книгах и на вебинарах.
Кодишь вместе с экспертом-Владимиром Алексейченко
Вы всегда можете слушать эксперта, но вы также можете оттачивать свои навыки вместе с ним. Уже через несколько часов интенсива у вас есть предварительный анализ данных, обученная модель и первые результаты, а не только информация, что вы можете ;)
Вы ничего не устанавливаете, 0 забот о серверах
Мы ориентируемся на "мясо" и Data Science, а не на установку библиотек. Вы получаете от нас данные для входа в систему и нашу учебную среду. У вас есть код, подготовленный нами, и место для вашего. Это так просто!
Реальные данные
Мы работаем над реальными данными, чтобы научить вас, как справляться с недостатками, аномалиями и ситуациями, когда вы не полностью понимаете, что означают данные. Такие ситуации случаются часто, но спокойно ... вы справитесь с помощью Владимира.
Поддержка и networking
Вы можете задавать вопросы, консультироваться и делиться идеями. На Slack будут доступны другие участники и эксперт. Мы вместе работаем над решением задачи.
Экономия времени
Интенсив даст вам более нескольких месяцев чтения статей, просмотра учебников и вебинаров в одиночку. Вы получаете знания в двух словах от эксперта с многолетним стажем. В одном месте и за короткое время у вас есть самое главное.
Владимир Алексейченко
Практический опыт в машинном обучении - 8 лет, в программировании - 13 лет, свой опыт получал в американских и европейских компаниях

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 курсов и образовательных программ по машинному обучению, на которых обучилось уже более 10000 человек из разных стран мира

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

Ведет подкаст Biznes Myśli (> 200 000 прослушиваний).


Кто Тебя будет учить:
По окончании интенсива получишь сертификат
Технологии
Python
Scikit-learn
XGBoost
CatBoost
Jupyter
NumPy
Pandas
Matplotlib
Нам можно доверить свое обучение