Курсы Аналитики в Казани

Узнай, как работают методы анализа данных на курсе по Data Science

Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу.

Чему вы научитесь:

• Выбирать метрики и функции потерь, создавать надежный пайплайн данных и комбинировать методы валидации, чтобы сразу готовить качественную версию модели;
• Как формулировать задачи и выделять ключевые этапы, чтобы хорошо ориентироваться в проекте;
• Методам интеграции ML-продукта в экосистему. Узнаете, как оптимизировать деплой, мониторить работу модели и обслуживать, чтобы она была управляемой и масштабируемой;
• Улучшите навыки анализа ошибок, обучения пайплайнов, работы с фичами и тестирования модели для оценки ее производительности.

Инженерия данных от проектирования до нетривиальной обработки.

Сильный инженер данных за счёт широты знаний и понимания архитектуры DWH способен подобрать правильные инструменты под любые задачи и донести результат до потребителей данных.

Программа курса:

• РЕЛЯЦИОННЫЕ И MPP СУБД
• АВТОМАТИЗАЦИЯ ETL-ПРОЦЕССОВ
• BIG DATA
• ПРОЕКТИРОВАНИЕ DWH
• ОБЛАЧНОЕ ХРАНИЛИЩЕ
• ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
• BIG ML
• УПРАВЛЕНИЕ МОДЕЛЯМИ
• УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ