Time Series

100% авторский онлайн курс | 6 недель

Старт: осень 2022
✓ Узнайте за 6 недель, как работать с временными рядами.
✓ Обучение на практических примерах.
✓ Курс на русском языке.

Для тех, кто уже знаком с машинным обучением

О курсе

Столько дней продлится курс

Столько ноутбуков с кодом и заданиями из TS в практике
До 1008 часов экспериментов на сервере DataWorkshop = ноль забот о ресурсах;)
42
36
Наш курс временных рядов - это ...
1008
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», «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 наставник курса
Создатель авторских курсов по машинному обучению / CEO DataWorkshop

Программа курса Time Series

Модуль 1: Введение

Выучите:

✓ Что такое временные ряды (TS)

✓ Какие бизнес-задачи можно решить с помощью TS

✓ Какие метрики успеха в TS
✓ Как валидировать TS

+ 🎁 бонус
1

Модуль 2: Эконометрические методы

Выучите:

✓ Эконометрические методы

✓ Авторегрессия (AR) и скользящая средняя (MA)

✓ ARMA, ARIMA
✓ SARIMA, SARIMAX

+ 🎁 бонус
2

Модуль 3: Экспоненциальное сглаживание

Выучите:

✓ Что такое экспоненциальное сглаживание

✓ Модель Брауна
✓ Модель Хольта
✓ Модель Винтерса

+ 🎁 бонус
3

Модуль 4: Линейные модели

Выучите:

✓ Как применить классическое машинное обучение (для начала линейные модели)

✓ Обобщенные аддитивные модели (GAM), которые довольно часто являются компромиссом между сложностью, интерпретируемостью и масштабируемостью

✓ Введение в feature engineering и feature selection


+ 🎁 бонус
4
Модуль 5: Нелинейные модели
Выучите:

✓ Как применить классическое машинное обучение (для начала линейные модели)

✓ Создание более продвинутых признаков (англ. feature engineering), благодаря которым можно получить отличные результаты
✓ Случайные леса (random forest)
✓ Boosting (xgboost, lightgbm)

✓ Конкрус по прогнозированию потребления энергии (на основе исторических данных)


Конкурс - ваше самостоятельное портфолио *

В каждом выпуске курса детали и тематика конкурса различаются. Вы узнаете, какую задачу предстоит решить во время старта соревнований во время курса.

5

Модуль 6: Передовой опыт

Выучите:

✓ На что следует обратить особое внимание при внедрении модели на производство

✓ Какие базы данных стоит учитывать для хранения временных рядов

✓ Какие еще есть полезные инструменты временных рядов


+ 🎁 бонус

6
Анализ (S)ARIMA или пример того, что ждет тебя на курсе...
Технологии, которые изучите
Python
Jupyter
Keras
NumPy
Pandas
Scikit-learn
Matplotlib
XGBoost
TensorFlow
Google Cloud Platform
CatBoost
Мы ежедневно работаем с компаниями, помогая им внедрить машинное обучение, которое хорошо работает в бизнесе. Во время курсов мы делимся с Вами тем, что работает на практике, а не только в книгах.

Каждый наш выпускник подтвердит, что ...
Мы говорим просто о сложных вещах.
Знания от практика
Опыт имеет значение ...
Чем отличаются курсы DataWorkshop от других:
Показываем не просто существующие методы и алгоритмы, а где и как их можно применять на реальных примерах - это очень важный навык для рабочих проектов.

Сжатый концентрат знаний "без воды" - не нужно учиться годами, чтобы начать строить карьеру в Data Science.

Все материалы - авторская разработка практика с опытом 13+лет в программировании в европейских и американских компаниях (таких, как General Eleсtric, Base/ZenDesk Sell и пр.).

Возможность продолжать практиковаться после завершения курса, вступив в DWClub + открывается доступ к большому количеству различных практических тренажеров на реальных данных.
Выберите свой тариф
1 человек
GOLD
Что входит в стоимость?
  • 6 модулей и 6 недель доступа к среде jupyterhub
  • Каждый модуль содержит 5 ноутбуков с материалами и местом для вашего кода и заданий
  • Доступ к закрытой группе в Slack, где можно задавать вопросы
  • 2 живых вебинара с Владимиром - во время старта курса и после завершения
  • Видео step by step в каждом модуле
  • Доступ к материалам с бонусами и заданиями к ним
  • Возможность участовать в розыгрыше призов (конкурс в Kaggle)
  • Сертификат по окончании курса
PREMIUM
1657 евро
Что входит в стоимость?
Тариф GOLD + дополнительно:

  • Индивидуальное обучение на протяжении всего курса - 6 часов консультаций (1 час в неделю)
  • Индивидуальная поддержка и помощь в решении вопросов
  • Помощь в развитии карьерного роста (подготовка к собеседованию)
  • Помощь и вдохновение для реализации собственных проектов
  • Возможность составить мнение (честное) для потенциальных работодателей. И нужно постараться, чтобы оно было честным, но платить недостаточно :)
827 евро
1 человек
НЕДОСТУПЕН
Часто задаваемые вопросы
Будет ли курс в форме онлайн?
Да, наши курсы 100% онлайн.
Можно ли получить счет-фактуру?
Да, у нас есть возможность выставить счет-фактуру. При оформлении заказа на втором этапе необходимо выбрать вариант: "Я хочу получить счёт-фактуру" и дополнить данные.
Как будут выглядеть почасовые консультации в тарифе Premium?
Это будут встречи по Skype (не менее 1 часа в неделю). В течение этого часа будет проведена индивидуальная консультация. Мы будем говорить о домашних заданиях и решать текущие блокировки. Лучше всего будет, если перед встречей я получу список конкретных вопросов, тогда встреча будет проходить наиболее эффективно. Кроме того, во время наших онлайн-встреч Вы можете получить консультацию, связанную с собеседованием, в том числе о том, как лучше подготовиться к этому, на что следует обратить пристальное внимание и т. д. Также можно получить консультация по вопросам, связанным с Вашим рабочим проектом.
Будет ли видео урока или что-то еще? Час или больше? А как мне делать домашнее задание? Кто и как будет проверять домашние задания?
Курс состоит из 6 модулей - один модуль в неделю, поэтому весь курс длится 6 недель. Один модуль будет содержать не менее одного часа видео с объяснением теории. Также каждый модуль будет иметь домашние задания. Домашние задания будут выполняться в готовой и настроенной среде. Домашние задания необходимо будет направлять в отдельный канал в закрытой группе в Slack. Там же можно задавать вопросы по выполнению заданий.
На каком уровне статистики / математики можно думать о Data Science? Является ли это знанием, которое можно получить самостоятельно, не будучи выпускником любого из этих специальностей?
Мы не требуем от Вас наличия докторской степени в математике или статистике. Мы объясняем это совершенно иначе, чем это делается на указанных направлениях:) Мы избегаем формальных формул или других запутанных определений, ставим акцент на аналогии и примерах. Мы сужаем теорию до необходимого минимума и фокусируемся на том, что работает на практике, и на способности решать осязаемые проблемы, с которыми Вы будете сталкиваться на реальных проектах во время работы.
В какие часы и в какие дни будет проходить курс?
Курс на 100% онлайн и стоит потратить на один модуль одну неделю. Каждый участник самостоятельно решает, когда учиться. Со своей стороны, я настоятельно рекомендую делать это утром, сразу после пробуждения (например, рано вставать), тогда, когда ум еще способен усвоить новые знания. Вечером после работы тоже можно, если у Вас есть силы и Вы предпочитаете вечерний период. Выбор за Вами. Среда и сервер доступны для Вас 24/7 во время курса.
Насколько обширными теоретическими знаниями нужно обладать, чтобы найти себя и эффективно ориентироваться в области машинного обучения?
Вопрос довольно сложный. Я спрошу по аналогии: а какие обширные знания нужно иметь, чтобы начать водить машину? Как ездит автомобиль или что такое сцепление с автомобилем - довольно сложные темы с точки зрения теории. С другой стороны, сколько людей знают об этом среди миллиардов водителей? В этом случае речь идет скорее о способности решать конкретные проблемы, чем о понимании обширной теории для преодоления пути от точки А до точки Б . Это то, что мы рассмотрим во время курса - в основном практика и те элементы, которые помогут Вам использовать доступные инструменты для решения конкретных проблем, чтобы эффективно преодолеть маршрут (в контексте ML конечно ;)).
Не будет ли курс слишком сложным для аналитика (тестировщика или вообще НЕ IT-шника), который не программирует каждый день? Я знаю немного Python, но не свободно, и я сомневаюсь, что этот курс будет для меня.
Язык программирования - это просто инструмент. На мой взгляд, самое сложное-это правильное мышление. Это сочетание логического и стратегического мышления. Если Вы обладаете этими двумя качествами, то уровень сложности скорее будет приемлемым. Но все же новичкам, до прохождения курса Time Series я рекомендую предварительно пройти наши мини курсы "Практическое введение в Python для Data Science" и "Data Science курс с нуля"
Какой будет методика обучения?
Я самоучка, поэтому знания, которые я приобрел, "пропускаю" через себя и объясняю через аналогии и примеры. Я думаю, что в этом заключается самая большая ценность этого курса, и я надеюсь, что вам подойдет такой способ изложения знаний. Первый шаг - объяснить, какую проблему мы хотим решить, используя примеры или аналогии, а затем перейти на технический уровень и сосредоточиться больше на коде, чем на самих математических формулах.
Столько потоков наших онлайн-курсов уже было сделано на европейском рынке
столько студентов из разных стран мира уже обучились на наших курсах
Люди ставят ★★★★★ (максиум) за курс DataWorkshop ❤️
16
1000+
9/10

Курсы онлайн DataWorkshop в цифрах

Наши студенты работают в:

Google, IBM, Intel, Microsoft, Oracle, Cisco, Nokia, Motorola, Adobe, Ryanair, UBS, Revolut, Santander, RTB House...

Хочешь к ним присоединиться?

Можете нам доверить свое обучение...
Послушайте истории некоторых наших учеников.
Истории выпускников курсов DataWorkshop
Business Intelligence w Ryanair

Очень практичный курс, основанный на действительно полезных алгоритмах, используемых в бизнесе. Хотя я уже участвовал в других очень хороших онлайн-курсах ML/AI, где я изучил много теории, только здесь я построил модели целиком «от начала до конца» и получил уверенность в том, что действительно могу это сделать. Использование лучших алгоритмов, используемых в бизнесе, множество практических задач из различных областей, вся среда, настроенная и доступная в Интернете, сообщество в Slack и, прежде всего, потрясающая активность преподавателя на протяжении всего курса (вебинары, дополнительные объяснения, реакции на проблемы, индивидуальная помощь) - все это делает этот курс абсолютно уникальным и очень эффективным. Искренне рекомендую!
Team Leader w Deviniti

Я получил солидную часть знаний, и мое представление о том, как ML выглядит на практике, подтвердилось. Я узнал, насколько важна разработка функций, как выглядит правильный конвейер и как проверять гипотезы, которые мы тестируем. Консультации под руководством Владимира были для меня чрезвычайно важны, так как я смог добиться прогресса в решении проблемы, с которой столкнулся профессионально. Курс дал мне не только знания, но и опыт работы с реальными проблемами, а также возможность изучить основы конкретного образа мышления, который должен характеризовать специалиста по данным. Я рекомендую этот курс особенно людям, которые уже знают, как программировать, и которые хотят от своей профессиональной работы чего-то большего, чем создание новых CRUD или исправление ошибок, и в то же время любят анализировать зависимости в данных и имеют определенную научную предвзятость.
Data Analyst w Allegro

Определенно лучший тренинг, в котором я когда-либо участвовал. Владимир постарался «атаковать» тему со всех возможных сторон, используя различные инструменты (видео, текст, аудио, вебинары, Slack и т. Д.). Практически с самого начала большое внимание уделялось практике, что отличает курс от других доступных материалов. Благодаря такому фантастическому подходу многое остается в голове после курса. Что будет дальше с этими знаниями, зависит только от участников.
CTO w uid8app

ОГОНЬ и МНОГО ЗНАНИЙ. Очень ценю практический подход к теме и реализацию в нюансах. Это было настоящее полное погружение в ML! Браво Владимир, хорошие знания, интересные и сложные упражнения и очень хорошие вебинары. Я уже на следующих курсах
Koordynator ds. robotyki w Veolia CUW

Этот курс был мне неизвестен, и я подошел к нему с большой дистанции (как часто мы подвергаемся интеллектуальной обработке, какой из обедов лучший). Курс практического машинного обучения добавлял ценность каждую неделю, и эта ценность, наконец, превзошла заплаченную цену и машинное обучение - отличные примеры, юмор и круглосуточная помощь на протяжении всего курса - отличное удовольствие и большое спасибо. Если вы хотите изучить ML и ищете источники знаний, перестаньте искать - когда вы здесь, вы только что его нашли!
Architekt Systemów Informatycznych w Capital Service S.A.

Идеальный курс для разработчиков, которые хотят войти в мир машинного обучения. Я очень боялся огромного количества шаблонов, правил, которые меня обескураживают. Оказалось, что курс показал более простое лицо машинного обучения, было много аналогов в реальном мире, что облегчило понимание многих вопросов. Рекомендую всем, кто хочет развиваться в этом направлении или узнать, хорошее ли это направление на будущее.

Software Engineering Leader w Nokia

Это курс, в котором знания остаются в памяти надолго. Участники покидают курс со знаниями, материалами и навыками, которые позволяют им начать свой собственный проект.


Курс содержит множество практических примеров, готовых сценариев, теоретических объяснений и ссылок на самораспространяющиеся материалы. Я рекомендую курс людям, которые хотят начать свое приключение с машинного обучения и ищут место, где они могут приобрести практические навыки.

Senior .Net Developer w Abis

Курс оправдал мои ожидания на 200% !!! Его самым большим преимуществом является тот факт, что вся наука основана на решении реальных проблем с использованием реальных данных! Во время обучения вы сразу можете увидеть практическое применение алгоритмов, что является отличной мотивацией для обучения, а также открывает вам глаза на возможности машинного обучения.


Организация курса в целом (видео, вебинар, резервное копирование) также является большим, большим плюсом! Вы действительно видите, что Владимир стремится к наилучшей передаче знаний! Рекомендую всем, кто с нетерпением ждет!

Software Engineer w Allegro

Трудно найти материалы, которые в основном основаны на практике и содержат структурированные темы в этой области. Курс позволил мне систематизировать свои знания и указать, куда я могу двигаться дальше. После прохождения курса я могу применять ML на практике, но я знаю, что это только верхушка айсберга.


К тому же мне очень понравился подход в виде рассказов, анекдотов с такими отсылками к реальному миру. Это позволило нам лучше понять данную проблему.

Business Intelligence Analyst w Britenet

Курс - идеальное введение в мир машинного обучения и глубокого обучения для всех. Это позволило мне не только лучше понять, что такое оба домена, какие алгоритмы следует использовать и почему, но, прежде всего, дало мне прочную основу для дальнейшей работы. Владимир всегда рядом, чтобы помочь и пытается дать помощь каждому. Сообщество курсов в Slack также предложит хорошие советы и протянет руку помощи. В нем однозначно стоит принять участие, а если у кого-то будет чуть больше денег, купите пакет повыше.

Software Development Manager w IBM

Очень хорошо подготовленный и ценный курс - на мой взгляд, отличная подготовка для начала по предмету ML. Я рекомендую! :))
Senior Software Developer w Levi Strauss & Co.

Курс, организованный Dataworkshop, - лучший способ познакомиться с машинным обучением на практике и самостоятельно построить модели. Если вас интересует машинное обучение, лучше всего начать с этого курса.
Functional/Data Analyst w Aptiv

Курс полностью оправдал мои ожидания. Все было ясно и хорошо объяснено. Наставник заботится об успехах каждого участника и заинтересован в прогрессе. Однозначно рекомендую новичкам и тем, кто уже знает азы!
CTO w FocusNet

Чрезвычайно обширное и содержательно насыщенное обучение, основанное на практических задачах.


Прекрасно подготовленная среда и материалы позволяют сосредоточиться на изучении материала, кроме того, участники создают полезное сообщество.


Рекомендую всем, а не только программистам.

Software Developer w Sabre

Огромная доза практических знаний в доступной форме. Бесконечное количество примеров и аналогий из повседневной жизни означает, что понимание материала не вызывает никаких проблем.


Эти 8 недель курса позволили мне понять, что такое машинное обучение на самом деле и как решение бизнес-задач будет выглядеть на практике. Этот курс нельзя сравнивать ни с одним учебником или курсом по Coursera.


Что делает этот курс несравненно лучшим выбором, так это его интерактивный характер (вебинары, обсуждения в Slack) и полное участие Владимира. Могу сказать со всей ответственностью, что не жалею об этом.


Я рекомендую курс людям, которые хотят увидеть, как машинное обучение и передовые практики, связанные с решением проблем с его использованием, выглядят на практике. Кроме того, они хотят изучить основы Python и довольно большой выбор библиотек машинного обучения, которые в настоящее время находятся «на вершине».

Magda Wojciech
Analityk danych, Nauczyciel akademicki

Чем отличается курс машинного обучения Владимира? Курс подготовлен очень надежно и продуманно. В ходе курса, помимо доступного объяснения различных моделей классификации и регрессии, внимание также было сосредоточено на деталях, важных для применения ML на практике.


Если вы хотите встретить интересного человека, который имеет опыт использования машинного обучения в продакшене и в то же время обладает отличными способностями объяснять часто сложные методы в ясной форме, я очень рекомендую курс машинного обучения под руководством Владимира.


Он обещал 100% удовлетворение этим курсом и дал гораздо больше. У меня сложилось впечатление, что Владимир вкладывает в свою работу всю душу и, что немаловажно, не оставляет вопросов участникам курса, тратя много времени на разговоры с ними и прояснение сомнений.


Дополнительным преимуществом этого курса является возможность обмена опытом и мнениями по темам, связанным с машинным обучением, как с Владимиром, так и с другими участниками курса.

Asystent - Uniwersytet w Lublinie

Я настоятельно рекомендую этот курс всем программистам, но не обязательно программистам на Python, но также всем, кто интересуется анализом данных.


В каждом модуле после короткого теоретического введения все концепции «перерабатывались» под интересные задачи, благодаря чему я получал новые знания на практике, постепенно осваивая новые темы.


После первого модуля я смогла использовать полученные знания для работы над собственным проектом, чем я очень довольна. Моя лучшая инвестиция в 2017 году :)

Entrepreneur & Data Ninja

Отличный ход в форме. Направлено на использование машинного обучения как средства создания добавленной стоимости для бизнеса. Знания передаются очень доступным способом.


Отличные вводные видео для каждого этапа курса. Курс дал мне отличную «удочку», которая позволяет мне разрабатывать собственные проекты на основе машинного обучения и нейронных сетей.


Я рекомендую курс программистам, которые хотят быстро изучить новейшие методы, связанные с машинным обучением и нейронными сетями.


Я также рекомендую его людям, ответственным за внедрение технологий в небольших стартапах и крупных компаниях. Вы обязательно узнаете, как это сделать и каковы передовые практики в производстве. Если вы хотите разработать стартап, реализующий идею с помощью ML, то после этого курса вы сможете это сделать, а может быть, даже частично реализовать в ходе курса!

Team Leader w pkt.pl

Отличный курс по машинному обучению, он охватывает широкий круг тем - от основ до более сложных тем. Не сомневаюсь, что обработанный в этом курсе материал - это только верхушка айсберга, при этом каждая из тем представлена ​​настолько четко (с помощью практических упражнений), что дальнейшего развития в выбранном сюжете не должно быть проблем.


Я рекомендую курс всем, кто интересуется машинным обучением, а не только программистам, хотя прочная основа Python кажется решающей для эффективной обработки отдельных модулей.

CTO w 2040.io

Семинары помогли мне систематизировать свои знания и попробовать реализовать на практике хорошо подготовленные типовые задания.


Благодаря семинарам я познакомился с другими людьми, интересующимися этой темой, я смог обменяться знаниями и узнать больше о XGBoost.


В мастер-классах стоит принять участие, они проходят в непринужденной обстановке, а Владимир обладает даром переводить сложные вещи в доступной форме.


Если вы хотите попробовать свои силы в машинном обучении или поговорить с другими о своем опыте, я рекомендую мастер-классы Владимира.

Łukasz Murawski
Network Quality Sr Specialist at Polkomtel

Я очень рекомендую DataWorkshop. Для меня это было очень ценно. Владимир определенно обладает знаниями и опытом в этой области.


Однако, что делает этот курс особенным, на мой взгляд, его подход к преподаванию:

→ Студенты в первую очередь - говорят на языке, адаптированном к аудитории

→ Подход сверху вниз - сначала концепция высокого уровня, потом детали

→ Ясность - способность Владимира объяснять сложные темы простыми словами.

→ Примеры и аналогии из реальной жизни


Хотя я инженер по телекоммуникациям, а не сертифицированный программист, после DataWorkshop мне удалось успешно реализовать несколько моделей машинного обучения на работе.


Я рекомендую этот курс всем, кто хочет быстро освоить ML и AI.

Data Engineer w GE

Я пошла на семинар, чтобы узнать и систематизировать то, что я знал о машинном обучении до сих пор. Самым важным для меня было познакомиться с Kaggle и получить практические навыки, например, как использовать Jupyter Notebooks и писать в них свои алгоритмы. Стоит отметить, что Владимир ведет мастерскую таким образом, что вы легко можете успевать, прежде чем у вас не будет специальной подготовки.


Благодаря четким инструкциям по подготовке к семинару я создала среду Anaconda и установила базовые пакеты Python для машинной обработки.


Во время семинара я узнала, какие библиотеки Python используются в Data Science и для чего они используются. Пока что я потратила много времени на создание среды, поддерживается выбор версии Python и библиотек. Мастер-классы (а также подготовка к мастер-классам) помогли мне справиться с этим за очень короткое время.


Мастер-классы проходят в классных помещениях, с приятной атмосферой и командной работой. Владимир бегает по хорошей школе :) Начинает с небольшого уровня сложности, постепенно разнообразит примеры и развивает основную задачу. Это поощряет вопросы и обсуждения.


Семинар убедил меня в том, что стоит изучить область науки о данных, заинтересоваться Kaggle и, что немаловажно, недостижимо, если вы посвятите этому свое время. Они мотивировали меня на дальнейшее развитие, а значит - на смену работы :) Сейчас я работаю инженером по данным в отделе бизнес-аналитики General Electric.


Я рекомендую его всем, кто интересуется наукой о данных и хочет практически поработать над проблемой. Если вам нравится задавать вопросы и искать ответы, я очень рекомендую это.

Customer Success Engineer w Kontakt.io

Я рекомендую мастер-классы всем, кто интересуется миром. Когда я впервые появился на семинаре, я понятия не имел об искусственном интеллекте, не говоря уже о его реализации на python.


Сегодня я могу решать подобные задачи самостоятельно «с производства». Во время воркшопов я получил не только опыт реализации различных алгоритмов, но и много интересных фактов о мире, потому что мы каждый раз работали с реальными данными.


Надо признать, что иногда Владимир вводил элементы соревнования между участниками, что нас дополнительно мотивировало. Хочу добавить, что это тоже очень хороший вариант для «нетворкинга», ведь среди участников можно встретить интересных людей.

Software Developer at ATSI

DataWorkshop с Владимиром - это серия успешных встреч в области науки о данных.


Предназначен для начинающих и средних ученых, которые хотят расширить свой кругозор с помощью блестящих кейсов, которыми поделился Владимир.


Очень дружелюбная и неформальная атмосфера побуждает аудиторию активно участвовать в семинарах и даже вести собрание своими историями (конечно, на несколько минут).


Его обширные и глубокие знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения позволили ему вдохновить участников и научить их новым инструментам и методам.


Трудно организовать семинары хорошо, особенно для людей с разным технологическим опытом. Но с DataWorkshop все прошло гладко, вам просто нужно было следовать заранее предоставленным инструкциям.


Большое спасибо :D

Software Consultant w Sabre

Владмир очень дружелюбно, надежно и практично объясняет сложные модели и алгоритмы машинного обучения (ML). В нем рассматриваются современные алгоритмы машинного обучения и практические методы их применения.


Почему стоит участвовать в Data Workshop? Высокий уровень занятий и интересное изложение тем. В настоящее время я не использую ИИ на работе, но у меня такие планы на ближайшее время.


Я рекомендую Data Workshop людям, которые хотят начать свое приключение с искусственным интеллектом и практическими способами его использования.

Data Scientist

Меня увлекало машинное обучение, и я искал разные способы

приумножить знания и умения, так я познакомился с мастерскими Владимира.


Благодаря им я лучше познакомился с методами Gradient Boosting, и это здорово.

результаты на практике, но не очень известные. Я также практиковал и развивал

другие методы, такие как нейронные сети или настройка гиперпараметров.


Семинары - хорошая возможность познакомиться с людьми, которые действительно изучают ML, тема

это популярно в последнее время, многие об этом говорят, но почти никто ничего не делает.

Людям, которые хотят изучить ML, я рекомендую семинары как важный элемент.

процесс изучения.

Data Scientist w edrone

Я участвовал во всех предыдущих семинарах. Это было (есть) необычное путешествие по машинному обучению. Владимир доступно и интересно изложил непростые вопросы разработки функций, визуализации, перекрестной проверки, повышения градиента или регуляризации.


Большим преимуществом встреч являются исходные коды на Python, выполняемые во время занятий. Они хорошо подготовлены и, помимо представления концепций, знакомят с приложениями интересных библиотек (например, xgboost, keras).


Помимо знания ML, я также получил практические знания об инструментах (python, jupiter notebook), которые мне пригодятся в работе.


Всем, кто интересуется ML и BigData, рекомендую Meetups с Владимиром.

Machine Learning Engineer at 2040.io

Во время семинара я научился выполнять весь процесс машинного обучения, от подготовки данных через обучение модели до ее оценки и использования.


Владимир доступно объяснил связанные вопросы, часто ссылаясь на реальные примеры, в том числе на ценность машинного обучения для бизнеса.


Семинары улучшили мои знания в основном в области практического использования популярных библиотек для решения реальных задач.

Data Scientist w Roche

Warsztat pozwolił mi poznać proces Machine Learning, od początku do końca. Od analizy danych, poprzez wizualizację, zastosowanie różnych algorytmów, aż do tuningu zastosowanego rozwiązania.

Znałem wszystkie "klocki", lecz warsztat złączył je wszystkie w całość i nadał im pewną ciągłość :).

Doceniam poziom przygotowania materiałów i znajomość tematu prowadzącego szkolenie. Fajnie było zobaczyć wykorzystanie innej biblioteki do wizualizacji niż matplotlib/seaborn 😉.

Uczestnictwo w warszatacie pozwoliło mi na rozwinięcie się w kierunku Data Science i cóż, dalej pracuję w tym obszarze.

Ten konkretny warsztat polecam (na którym byłem) początkującym, którzy jednak mieli już styczność z programowaniem i data science.
По окончании курса получите сертификат*
* при условии выполнения не менее 80% заданий
Результат гарантирован
или возврат денег (до 7 дней с момента начала курса)!
Я, как автор курса, действительно, вкладываю душу и забочусь о том, чтобы помочь Вам в науке, но у меня достаточно смирения и осознания того, что я тоже человек :).

Я понимаю, что могу помочь только тем людям, которые довольны моим подходом к обучению. Если окажется, что такой подход для Вас не очень эффективен, я гарантирую, что в такой ситуации верну деньги. У Вас есть 7 дней с момента начала курса, чтобы решить, подходит ли данный курс именно Вам.
Моя история
Что говорят люди о DataWorkshop?
Напиши - мы ответим!
© All Rights Reserved. DataWorkshop

DataWorkshop sp. z o. o

ul. Mogilska 43

31-545 Kraków

KRS: 0000815135

NIP: 6762574286

REGON: 384914283

+7 (916)-029-41-79