Обзор курса «Симулятор Data Science 2024» от Karpov.Courses поможет вам понять, как этот курс способствует развитию практических навыков в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Программа ориентирована на решение реальных бизнес-задач, что дает студентам возможность применить теоретические знания на практике. Узнайте больше о курсе и его возможностях на Симулятор Data Science от Karpov.Courses.
Актуальные промокоды на Сегодня:
- Все курсы школы со скидкой 7% по промокоду Промокод: MAY24 действует по ссылке
- Скидка 5% дополнительно по промокоду Промокод: promokodinet действует по ссылке
- Скидка 10% при онлайн-покупке любых курсов в дни Черной пятницы! действует по ссылке
- Возврат половины затраченных средств после прохождения курса! действует по ссылке
- Программы обучения с выгодой до 20% при полной оплате!
Кому подойдёт Симулятор Data Science
Все курсы школы со скидкой 7% по промокоду — MAY24.
Активировать Промокод
Симулятор Data Science — отличный выбор для тех, кто хочет применить искусственный интеллект и машинное обучение на практике. Программа подходит как новичкам, так и опытным специалистам, что делает её универсальным инструментом для улучшения навыков в этих востребованных областях.
Если вас интересует AI и вы хотите понять, как использовать эти технологии в реальных проектах, этот курс для вас. Особенно полезен он будет для ML-инженеров, которые хотят расширить свои знания и решать более сложные задачи, требующие практических навыков. Аналитики, желающие освоить машинное обучение, найдут в курсе много полезного для расширения своих горизонтов.
Курс поможет начинающим специалистам, уже освоившим основы аналитики или ML, подготовиться к работе в этой сфере и уверенно двигаться вперёд.
Симулятор Data Science
Одно из главных преимуществ Симулятора Data Science — работа с реальными бизнес-кейсами, что развивает навыки решения задач из разных отраслей. Курс предлагает кейсы, которые моделируют реальные ситуации, помогая научиться адаптировать решения под конкретные требования бизнеса.
В рамках курса можно создать пет-проект, который станет отличным дополнением к портфолио и важным шагом в карьерном росте, особенно для тех, кто только начинает свой путь в Data Science. Программа также открывает возможности для дальнейшего развития в таких областях, как машинное обучение, анализ данных и искусственный интеллект.
Помните, что запись на курс ограничена по времени — осталось всего 13 дней. Не упустите шанс!
Что нужно для начала
Скидка 5% дополнительно по промокоду — promokodinet.
Активировать Промокод
Для старта в Симуляторе Data Science необходимо знание основ программирования: работа с циклами, списками и классами. Базовые навыки Python также пригодятся на протяжении всей программы, особенно при изучении машинного обучения.
Знание метода fit-predict важно для обучения моделей и решения задач в ML. Статистика тоже пригодится, особенно понимание таких понятий, как математическое ожидание. Если вы планируете заниматься машинным обучением, знание SQL будет необходимо — умение выполнять селекты и джойны поможет эффективно работать с данными.
Эти навыки обеспечат вам уверенный старт и позволят максимально использовать возможности Симулятора Data Science.
Как работать
Работа с симулятором начинается с выбора идеи для проекта. Вы можете предложить свою тему или выбрать одну из предложенных. Это даёт возможность не только развить навыки, но и проявить креативность в интересующей вас области.
В зависимости от уровня подготовки, можно выбирать задачи разной сложности и тематики. Для выполнения проекта можно объединяться в команды, что является отличной возможностью для обмена опытом и совместной работы.
Теорию, необходимую для выполнения задач, студенты изучают на платформе и в дополнительных источниках. Проект выполняется под руководством экспертов, с использованием актуальных инструментов и технологий. Каждое решение проверяется, и студент получает обратную связь, что позволяет корректировать подход и улучшать результат.
В случае затруднений, всегда можно обратиться к AI-помощникам или обсудить вопрос с экспертами и другими участниками курса. Сравнение своего решения с эталонным вариантом от авторов курса помогает увидеть, где можно улучшить результат.
Примеры задач
Скидка 10% при онлайн-покупке любых курсов в дни Черной пятницы!
Активировать Скидку
На курсе Симулятор Data Science студенты сталкиваются с разнообразными задачами, требующими применения современных инструментов и методов анализа данных. Например, задача «BOOSTING UNCERTAINTY» уровня Hard требует прогнозировать объем продаж для миллионов товаров на маркетплейсе с использованием градиентного бустинга. Здесь важно не только построить модель, но и оценить её надежность для будущих данных. Для решения используются Tree-Based Models, SQL и Time-Series.
Задача «VIDEO SUMMARY» уровня Medium учит студентов генерировать краткие содержания для YouTube-роликов с использованием API OpenAI и технологии Streamlit. Это отличная практика для тех, кто хочет развивать навыки работы с API и создавать полезные инструменты.
Задача «RETENTION RATE» уровня Medium помогает понять, как оценивать ценность продукта через удержание пользователей, работая с SQL и метриками. Эти задачи дают студентам реальное представление о работе с разнообразными технологиями в Data Science.
Образовательная подписка
Эта подписка представляет собой комплексную программу по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту. В ней более 80 реальных задач из разных бизнес-отраслей, с тремя уровнями сложности. Начните с простых заданий и постепенно повышайте уровень — обучение проходит в удобном темпе.
Программа охватывает разные индустрии: Retail, E-commerce, FinTech, FoodTech, EdTech, реклама и другие. В курсе представлены тематические подборки по Python, SQL, A/B-тестам, метрикам, рекомендательным системам, прогнозированию, деплою моделей и многому другому.
Студенты разрабатывают уникальные пет-проекты для портфолио, работая в команде с опытными экспертами. Используется более 10 инструментов, таких как ClickHouse, FastAPI, MLFlow, DVC, Spark и другие, что даёт реальное представление о задачах в крупных компаниях.
Программа включает доступ к сообществу из более чем 500 человек, а также чат с авторами курса и другими студентами, что помогает обмениваться опытом. Платформа обновляется ежемесячно, добавляя новые задачи и проекты, делая обучение актуальным и динамичным.
Авторы
Скидка 5% дополнительно по промокоду — promokodinet.
Активировать Промокод
Курс Симулятор Data Science был разработан экспертами, которые не только преподают, но и работают в ведущих компаниях и стартапах. Один из авторов — Валерий Бабушкин, Senior Principal в BP. Его опыт в управлении крупными проектами и глубокое знание процессов в Data Science делают его подход к обучению практичным и ориентированным на реальные бизнес-задачи. Валерий делится инсайтами о внедрении инновационных технологий в работу крупных корпораций.
Другой автор — Богдан Печёнкин, основатель AI-стартапа Vibe. Богдан привносит в курс знания, полученные в процессе работы над своим стартапом, а также опыт практического применения AI. Его опыт помогает студентам понять, как реализовывать технологические проекты в условиях стартапа и развивающихся рынков.
Работа этих экспертов обогащает курс и даёт студентам уникальные знания и советы, которые трудно найти в традиционных образовательных программах.
Примеры пет-проектов
Одним из интересных аспектов курса является возможность работы над пет-проектами, которые можно предложить команде или создать самостоятельно. Студенты могут объединяться в группы для реализации своих идей, что позволяет не только применить знания, но и развить навыки командной работы.
Примером проекта является CVIEWER — Телеграм-бот для автоматической проверки резюме. Этот проект показывает, как можно использовать машинное обучение и анализ данных для создания инструментов, которые экономят время рекрутерам и помогают соискателям улучшить резюме, выявляя ошибки и недочёты. Разработка такого проекта требует навыков программирования и понимания обработки естественного языка и анализа данных.
Другой проект — SPAMKILLER — Телеграм-бот, который автоматически ловит спам-сообщения и блокирует их. Это пример применения алгоритмов классификации и фильтрации данных для решения актуальной проблемы в сфере коммуникаций. Проект помогает развить навыки работы с алгоритмами машинного обучения и встраивания их в реальные приложения, что делает его отличным дополнением к портфолио.
Такие проекты позволяют студентам углубить свои знания и создать реальные инструменты, которые могут быть использованы в бизнесе или личных целях.
Стоимость курса
Курс Симулятор Data Science от Karpov.Courses предлагает несколько вариантов оплаты, что позволяет выбрать наиболее удобный способ. Полный курс с рассрочкой на 90 дней стоит 20 700 ₽. При единовременной оплате цена подписки на 180 дней составляет 36 900 ₽. Рассрочка на 270 дней — 50 400 ₽.
Также доступны разные варианты ежемесячных платежей. Например, рассрочка на 6 месяцев обойдётся в 8 400 ₽ в месяц. Можно выбрать и другие суммы — 6 833 ₽ или 9 333 ₽ в зависимости от предпочтений. Также возможна ежемесячная подписка за 6 150 ₽ в месяц.
Существует возможность получить скидку 10%, что снижает стоимость. Например, цена может составить 23 000 ₽, 41 000 ₽ или 56 000 ₽ в зависимости от плана и продолжительности обучения. Курс включает 80+ реальных задач по Data Science с разными уровнями сложности, доступ к инструментам, пет-проектам и эталонным решениям.
Студенты получают доступ к сообществу и могут заморозить обучение на 15, 30 или 45 дней в зависимости от пакета, что добавляет гибкости в процессе обучения.
Промокоды и акции для покупки курса со скидкой
Если вы планируете приобрести курс Симулятор Data Science или другие программы от Karpov.Courses, вас могут заинтересовать промокоды и акции, которые помогут сэкономить. Например, промокод MAY24 даёт скидку 7% на все курсы. Дополнительно можно использовать промокод promokodinet для получения ещё 5% скидки.
Одна из самых выгодных акций — скидка до 10% в дни Черной пятницы при онлайн-покупке курсов. Также доступны скидки при полной оплате программ — до 20%, что позволит сэкономить на старте обучения.
Кроме того, после завершения курса можно вернуть половину затраченных средств, что является отличной возможностью для тех, кто планирует углубленное изучение. Доступны электронные сертификаты на сумму от 1000 рублей в подарок — приятный бонус к результатам обучения.
Для желающих приобрести курсы с рассрочкой доступны беспроцентные рассрочки до 24 месяцев. Некоторые программы, такие как «Инженер данных» и «Аналитик данных», предлагают скидки до 13% и 12 000 рублей соответственно.
Не уверены, что вам подходит Симулятор?
Если вы сомневаетесь, подходит ли вам курс Симулятор Data Science или хотите узнать, как программа может помочь в достижении ваших карьерных целей, не переживайте. В Karpov.Courses предусмотрена возможность получить консультацию. Оставив заявку, вы сможете обсудить с экспертами, какие задачи и уровни сложности лучше подходят именно вам. Консультация поможет лучше понять содержание программы и выбрать оптимальный курс в зависимости от ваших знаний и целей.
Это отличная возможность задать все вопросы о курсе, его сложности и доступных инструментах. Консультанты помогут оценить, подходит ли Симулятор для вашего уровня знаний и в каких направлениях вам лучше развиваться. Вы сможете выбрать программу, которая наиболее эффективно соответствует вашему опыту и поможет вам развить ключевые навыки в Data Science, Machine Learning и AI.
ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
Если у вас остались вопросы по курсу Симулятор Data Science, не стесняйтесь обратиться за консультацией. Вы можете отправить заявку, и специалисты курса с радостью ответят на все ваши вопросы, помогут разобраться в деталях программы и расскажут, как она может помочь в достижении ваших целей в области Data Science, машинного обучения и AI.
Для получения консультации достаточно связаться по контактному номеру +7. При этом, оставляя заявку, вы даёте согласие на обработку персональных данных, что происходит в соответствии с публичной офертой. Это гарантирует, что ваше общение с консультантами будет безопасным и соответствовать всем юридическим требованиям.
Консультация поможет вам определить, соответствует ли курс вашим ожиданиям и уровню знаний, а также выбрать наиболее подходящий формат обучения.
Записаться на курс или задать вопрос
Если вы только начинаете свой путь в Data Science и не имеете опыта работы в этой области, Симулятор Data Science — отличная возможность для старта. Программа курса помогает приобрести практические навыки, которые выделят вас на собеседованиях и помогут получить первый оффер.
До начала работы с симулятором многие студенты не понимали, в каком направлении развиваться дальше или как справляться со сложными задачами. После прохождения курса вы не только освоите ключевые инструменты, но и сможете брать на себя амбициозные проекты, которые ранее казались недостижимыми.
Курс предоставляет уникальную возможность научиться решать задачи, с которыми сталкиваются Senior-специалисты, и увидеть, как они подходят к сложным бизнес-кейсам. Это помогает не только нарастить опыт, но и увидеть решения на более высоком уровне.
Если у вас есть вопросы или вы хотите узнать больше о курсе, вы всегда можете задать их консультантам, которые помогут вам разобраться в программе и принять обоснованное решение.
FAQ
Что такое Симулятор Data Science?
Симулятор Data Science от Karpov.Courses — это образовательная программа, которая предоставляет студентам возможность работать с реальными бизнес-задачами в области машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта (AI). Курс включает более 80 практических задач разных уровней сложности и помогает развивать ключевые навыки, востребованные на рынке труда.
Кто может пройти курс Симулятор Data Science?
Курс подходит для начинающих, которые хотят освоить основы Data Science, а также для специалистов с базовыми знаниями в аналитике или машинном обучении, стремящихся развивать навыки в более сложных задачах. Программа также подойдет аналитикам, ML-инженерам и всем, кто хочет применять AI в своей работе и выделяться на рынке труда.
Какие задачи решаются в Симуляторе Data Science?
В рамках Симулятора решаются реальные бизнес-задачи из разных отраслей, таких как E-commerce, FinTech, Retail и другие. Примеры задач включают прогнозирование объемов продаж с помощью градиентного бустинга, создание рекомендательных систем, проведение A/B-тестов и анализ данных с помощью SQL и Python.
Какие инструменты используются в курсе Симулятор Data Science?
Студенты используют более 10 актуальных инструментов, включая Python, SQL, ClickHouse, FastAPI, DVC, MLFlow, PySpark и другие. Эти инструменты позволяют решать задачи на реальных данных, строить модели машинного обучения и деплоить решения в продуктивную среду.
Какие преимущества предоставляет Симулятор Data Science для студентов?
Симулятор помогает студентам не только освоить теорию, но и применить знания на практике. Студенты могут создавать уникальные пет-проекты для портфолио, работать в команде под руководством экспертов и получать подробную обратную связь. Программа также предоставляет доступ к эталонным решениям и сообществу из более 500 участников.
Какие дополнительные материалы включены в курс?
В рамках курса студенты получают доступ к теоретическим материалам, дополнительным источникам и инструкциям по решению задач. Программа охватывает ключевые темы, такие как A/B-тесты, метрики, рекомендательные системы, статистика, Docker и другие, что помогает углубить знания и развить практические навыки.
Какую поддержку получает студент в ходе обучения?
Студенты получают поддержку через чат с авторами курса и другими участниками. Также можно задать вопросы AI-помощникам Еве и Аде. В процессе решения задач предоставляется обратная связь, а также возможность обсудить решения с экспертами.
Как записаться на курс Симулятор Data Science?
Для записи на курс нужно оставить заявку на консультацию, чтобы получить больше информации и выбрать подходящий план обучения. Также можно задать вопросы и получить подробное объяснение программы. Курс доступен с рассрочкой, скидками и различными вариантами оплаты, что делает обучение доступным для всех.
Заключение
Курс «Симулятор Data Science» от Karpov.Courses — это уникальная образовательная программа, предоставляющая студентам реальный опыт работы с задачами из бизнеса, используя актуальные инструменты машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта. Студенты проходят путь от простых задач до реализации сложных проектов, развивая практические навыки, востребованные в крупных компаниях.
Особенность курса — его ориентированность на практику. Работая с кейсами из таких отраслей, как E-commerce, FinTech, Retail, студенты могут не только улучшить свои навыки, но и создать проекты для портфолио, что значительно увеличивает шансы на трудоустройство. Поддержка экспертов, доступ к сообществу и регулярное обновление задач обеспечивают постоянное развитие и актуальность знаний.
Программа подходит как для новичков, так и для специалистов с базовыми знаниями, стремящихся углубить свои знания в Data Science и AI. Системный подход, использование лучших инструментов и подробная обратная связь делают курс отличным выбором для тех, кто хочет стать экспертом в машинном обучении и анализе данных.
Пройдя курс, вы получите ценные практические навыки и сможете уверенно двигаться по карьерной лестнице в одной из самых перспективных областей — AI и ML.
