Математика машинного обучения на практике

Онлайн-курc по математике для Data Science

Узнайте, как применять математические концепции в ML, обучая реальные модели на Python. Настоящие данные, hands-on практика и code review от эксперта.

{ Принять участие }

{воркшоп}

21.04

24.04

{ 4 дня }

КУПИТЬ

ДЕМО-УРОК

Теоретический разбор ключевых математических тем вы уже получили в нашем вебинаре. Если ещё не посмотрели – забирайте запись

Что вас ждёт

Мы берём настоящие датасеты, вычисляем метрики, снижаем размерность с помощью PCA, обучаем случайный лес и градиентный бустинг. Разберём тонкости гиперпараметров и сразимся с несколькими задачами на практике. После воркшопа – полноценный code review вашего решения.

21.04

24.04

{ 4 дня }

Для кого воркшоп

{1}

Для тех, кто прошёл базовую теорию или хочет закрепить знания на практике

Для разработчиков, которые умеют запускать ML-фреймворки, но не понимают, как это работает

{2}

Для специалистов, готовящихся к переходу в Data Science или DS-собеседованию

{3}

Для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей

{4}

Мария Горденко

Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ

Старший преподаватель НИУ ВШЭ
Академический руководитель магистратуры ГК Самолет про анализ данных в девелопменте
Академический руководитель сетевой финтех-магистратуры от Альфа-банка
Заместитель генерального директора по информационным технологиям Завод Промышленного Машиностроения, почетный лектор и победитель конкурса Лектор.Знание общества
Преподаватель Proglib Academy, ведущая курсов «Алгоритмы и структуры данных в proglib academy». Уже помогла сотням студентов освоить теорию, теперь покажет, как применять её на реальных проектах

Спикер

Стоимость

Формат

4 дня практики, с 21 по 24 апреля
Доступ к материалам и закрытый чат в Telegram
Если не видели теорию, мы дадим запись нашего вебинара, чтобы вы могли подготовиться
После воркшопа – code review и обратная связь от Маши

Воркшоп

Получить консультацию

3 990₽

{бесплатно}

Консультация

Получить

{бесплатно / материалы}

Подготовиться к воркшопу

{цена до 20 апреля }

Купить

День 2

Изучение дополнительных материалов и квизы. Обсуждение изученного с командой курса.

20.04

{ВС}

День 1

Предоставим доступ к материалам и добавим в закрытый чат с преподавателем и ментором.

19.04

{СБ}

День 3

Основной день: установите все программы и отработаете изученный материал на практике вместе с Марией.

{ПН}

21.04

День 5

День для самостоятельного решения задачи. Обсуждение домашнего задания и сложных моментов в чате.

23.04

{СР}

День 4

Домашнее задание по темам практикума и доп. материалы к нему, а также квизы для закрепления материала.

22.04

{ВТ}

День 6

Разбор домашнего задания с экспертом, обратная связь по самым частым ошибкам, обсуждение тонких моментов.

24.04

{ЧТ}

Программа воркшопа

тонкости библиотек, где «подводные камни» и как их обходить и поймёте, как подбирать гиперпараметры на практике

Соберёте

персональное code review на своё решение, а не просто теорию. После воркшопа сможете повторить всё на новых данных

За эти 4 дня вы

полноценный ML-пайплайн на Python, применяя PCA, Random Forest, градиентный бустинг

Узнаете

Получите

4 дня, 2 дня общения с преподавателем и 2 дня самостоятельной работы с домашним заданием

Сколько длится воркшоп?

Да, если захотите освежить – у нас есть запись вебинара

{ Получить консультацию }

Можно ли без теории?

Что после?

Можете идти на курсы «Математика для DS» или «Алгоритмы» или ждать новые воркшопы от Академии проглиб

Все сессии, плюс code review и материалы останутся доступными

Будет ли запись?

Я ничего не понял, у меня есть вопрос, куда писать как быть, что делать????

{???}

Консультация

Вопросы – ответы