Программирование [ЭКСКЛЮЗИВ] Data Scientist. Научитесь строить и обучать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей.

[alesk]

Прога классная, но качает все в кучу.. легче кусками с облака качать, чем все сортировать.. может, я не знаю чего-то

Cкачал с мэйла и присоединился к торренту, который скорее всего с другого форума, с этим или с тем не сошлись файлы, не помню какой в итоге оставил. Уже гигов 500 отдал. Вероятно мало кто кроме меня раздает, т.к. сам изначально скачать с торрента не смог, присоединяйтесь к раздаче.

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент

 

[koguja]

Она качает нормально. Выглядит как куча отдельных кусков, но в реальности это поддиректории и всё потом выглядит как на облаке.

 

[simtech]

Курс просто огнище!!!!!! Очень нужен мне под конкретную задачу. Но блин.. я не премиум. Хотя 1к оплачивал. Или еще раз надо? и судя по комментам выше, как скачать через торрент?

 

[os]

​

️Автоматизированный продукт для заработка от @pirate_crypto - Copy Trade Service ️

Друзья, ранее мы не раз упоминали, что ведем разработку сервиса, который позволит войти в крипто торговлю с любыми знаниями и умениями в этой теме. Но что самое главное, наш сервис позволяет не участвовать вам в торговле практически полностью, ведь основной фишкой сервиса является то, что за вас торгуем мы

Подробнее о сервисе, отзывы

 

[city21]

Добрый день. А как получить премиум?

 

[CoDSP]

И не одного нормального способа оплаты премиума

 

[xrizo86]

Вижу ссылку на облако в мэйл.ру, а торрента нет(

 

[alexanderbraum]

Большое спасибо раздающим и человеку, что залил курс!
В 3 части папки 2 и 3 полностью идентичны, то есть видео из 3 урока копируют видео из 2 урока.
Подскажите, это можно как-то решить? Может есть полный курс и возможность перезалить? Буду очень сильно благодарен!

 

[aimurat]

Мощнейший курс по программированию от Нетологии. В сети были некоторые части материала, которые вызывали дикий восторг у людей. В этой раздаче находится весь материал.

Курс состоит из более чем 180 часов видео и домашних заданий от ведущих специалистов по Data Scientist компаний Mail.ru, Ivi и Avito.

Первые два набора уже удачно состоялись, и студенты вовсю погрузились в базовые алгоритмы ML, feature engineering, машинное зрение, Data Scientist в e-commerce, временные ряды и прогнозирование стоимости акций и других товаров. Их преподавателями стали эксперты из Yandex Data Factory, Rambler&Co, Сбербанк Технологии и теперь у вас появится возможность получить все необходимые знания и навыки для работы в области больших данных.

Программа обучения:

I Подготовительный блок:
Экспресс-обучение основным инструментам: Python 3, git, библиотеки numpy, pandas. Обзор основного математического аппарата: матричные операции, введение в статистику и проверку гипотез.

II Введение в data science, основные инструменты:
Что такое data science, big data, как это работает и где применяется. Эксплоративный анализ и библиотеки визуализации данных. Обзор методов машинного обучения в бибилотеке scikit-learn.

III Базовые алгоритмы и понятия машинного обучения:
Разбор основных задач и алгоритмов машинного обучения: деревья решений, метод k ближайших соседей, линейный классификатор и логистическая регрессия, кластеризация. Проверка точности модели. Проблема переобучения и борьба с ней: регуляризация, ансамблирование.

IV Feature engineering:
Проблемы качества и размерности данных. Уменьшение размерности данных. Методы декомпозиции. Cпрямляющие пространства.

V Рекомендательные системы:
Введение в рекомендательные системы. Неперсонализированные рекомендации. Персонализированные рекомендации. Развитие рекомендательных систем.

VI Распознавание изображений, машинное зрение:
Базовая теория. Обзор кейсов применения. Нейросети. Разбор реальных задач: рукописный ввод, детекция и сегментация объектов на изображении.

VII Обработка естественного языка (NLP):
Введение в обработку текста. Обзор существующих библиотек, их использование и доработка. Использование внешних ресурсов. Грязные тексты: что это такое и как с ними работать. Дистрибутивная семантика. Чатботы: разбор генерации текстов. Нейросети для NLP.

VIII Анализ временных рядов, прогнозирование:
Временные ряды, модели ARMA/ARIMA. Сложные модели прогнозирования. Эксплоративный анализ временных рядов.

IX Общение с заказчиком:
Проекты машинного обучения: как выявить требования и оценить проект. Составление отчетов по исследованиям. Мастер-класс по презентации результатов.

X Data Science в маркетинге и e-commerce:
Цели, задачи, решения и критерии успешности применения Data Science. Маркетинг Data-Driven vs интуиция. Типы данных и примеры датасетов. Методы сбора из разных источников. Подготовка и обработка данных, извлечение смысла и визуализация. Разбор атрибуции маркетинговых расходов для увеличения дохода интернет-магазина.

XI Дополнительные инструменты, среды:
Экосистема Google: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Datalab и др. Коммерческие решения HP: Vertica, Haven, IDOL, коннекторы данных. Решения от Amazon (AWS). Хранение и обработка данных в Clickhouse.

XII Дипломная работа:
Разработка и внедрение собственного ML-решения/проекта либо разработка предложенного нами кейса.

СКАЧАТЬ КУРС:
Скрытое содержимое

Почему не могу скачать?

 

[jackcro]

Привет!
А кто-нибудь пытался почистить аудио дорожку в лекции по кликхаусу? там же больше половины не разобрать

 

[monzar]

Спасибо!