Machine Learning

Старт 25 марта | online

Прогноз потребления энергии с помощью

3 дня практики

Бесплатный интенсив на реальных данных с конкурсом в Kaggle.

Научишься находить скрытые закономерности во временных рядах и делать оптимальные прогнозы в будущем в условиях неопределенности.

Практику в языке Python, в том числе и навык по работе с библиотеками (Pandas, 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


Опыт по созданию временных рядов (Time Series)

Что дает интенсив:
Научишься решать реальные проблемы бизнеса
Избавишься от принятия ошибочных решений - научишься строить прогнозы на основании данных
С помощью алгоритмов Time Series ( сезонности, трендов и др.) научишься правильно анализировать данные
Получишь навыки в Python и временных рядах для работы с данными
Почему интенсив эффективен
Реальные данные
Работаете с конкретными данными и учитесь на примерах из реальной жизни.
100% практики
Учитесь у опытного практика - пишете код, работаете с алгортмами, тренируете модели.
Видите результат
Под руководством эксперта создаете решения, строите оптимальные прогнозы по продажам в будущем.
3 простых шага для участия
Регистрация
Заполните регистрационную форму
Email
Получаете email с данными для авторизации на сервере
Материалы
Получаете доступ к практическим материалам

Интенсив - 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 Machine Learning.

Что значит

DW Club?

И как получить туда доступ?

Владимир Алексейченко
Практический опыт в машинном обучении - 9 лет, в программировании - 14 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», «DWthon» и «DWgym»,

Ведет подкаст Biznes Myśli (> 200 000 прослушиваний).

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

Автор и тренер
Создатель авторских курсов по машинному обучению / CEO DataWorkshop
Технологии, которые изучишь
Python
Jupyter
NumPy
Pandas
Scikit-learn
XGBoost
CatBoost
Что говорят люди о DataWorkshop?
Напиши - мы ответим!