Кому подойдёт онлайн-практикум?

• Вы никогда не работали в IT, и у вас нет технического образования, но вы бы хотели получить новую профессию
• Вы уже работаете программистом и хотите освоить новые инструменты для решения machine-learning задач
• У вас есть опыт работы с данными, но не хватает навыков, когда дело касается data-engineering задач и ML-моделей

Чему вы научитесь

• Разбираться в специальностях Data Science. С легкостью различите Data Engineer, ML-developer и Data Scientist
• Работать с Python на начальном уровне. Изучите синтаксис, ООП, работу с библиотекой Flask
• Создавать рекомендательную модель. Самостоятельно разработаете алгоритм под руководством эксперта и попробуете силы в новом деле

Чем занимаются дата-сайентисты?

• Обрабатывают большие объемы информации и делают выводы, после которых бизнес зарабатывает миллионы и миллиарды.
• Строят модели, чтобы предсказывать события для маркетплейсов, онлайн-кинотеатров, банков, лабораторий, фабрик и многих других компаний.
• Обучают нейросети, чтобы они работали лучше и быстрее, чем обычные программы и алгоритмы.

Какую задачу будете решать

• Разберетесь, как алгоритм Youtube рекомендует ролики, исходя из интересов пользователя. Создадим свой видео-сервис с такой же функцией.Для этого предобработаем dataset и соберем рекомендательную модель.
• После разработаете backend и frontend веб-страницы и интегрируете ml-модель.

Программа

День 1

• Знакомимся с Data Science: основными направлениями, сферами применения
• Изучаем карьерный путь дата-сайентиста
• Узнаем, что такое парсер и зачем он нужен
• Скачиваем данные с YouTube
• Усваиваем теорию о рекомендательных системах

День 2

• Обрабатываем данные для рекомендательной системы
• Пишем рекомендательную систему
• Проверяем, как работает наша система
• Изучаем теорию о backend и frontend

День 3

• Пишем backend и frontend
• Собираем интерактивное приложение
• Задаем вопросы
• Подводим итоги

Эксперт онлайн-практикума

Эмиль Магеррамов

• Занимается Data Science с 2016 года
• Руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD
• Руководитель команд Data Science

Набор инструментов

• Машинное обучение: scikit-learn, numpy, pandas
• Глубокое обучение, нейронные сети: Tensorflow, keras, PyTorch

Время: 19:00

Участие бесплатное!

Регистрация