Машинное обучение с BigData Team
Лучший способ погрузиться в Data Science для IT-специалистов. Получите практические навыки по машинному обучению и реализуйте итоговый проект при поддержке наставников из отрасли.
2 поток: ноябрь 2025
Онлайн
Кому подойдет этот курс
- РазработчикамВы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки в машинном обучении? Вы научитесь строить модели машинного обучения и нейронные сети, правильно использовать инструменты для работы с большими данными.
- АналитикамХотите освоить машинное обучение, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи? Вы научитесь строить модели машинного обучения и использовать инструменты работы с большими данными для решения ваших задач.
Кому подойдет этот курс
- РазработчикамВы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки в машинном обучении? Вы научитесь строить модели машинного обучения и нейронные сети, правильно использовать инструменты для работы с большими данными.
- АналитикамХотите освоить машинное обучение, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи? Вы научитесь строить модели машинного обучения и использовать инструменты работы с большими данными для решения ваших задач.
Что входит в программу
8 занятий
Погружение в машинное обучение: 32 часа лекций и семинаров, 48 часов на самостоятельную работу.
7 домашних заданий
На каждом занятии вы будете решать квизы, а каждую неделю вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.
Финальный проект
Вы самостоятельно реализуете проект и получите обратную связь от наставников. Финальное испытание – защита проекта.
Погружение в машинное обучение: 32 часа лекций и семинаров, 48 часов на самостоятельную работу.
7 домашних заданий
На каждом занятии вы будете решать квизы, а каждую неделю вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.
Финальный проект
Вы самостоятельно реализуете проект и получите обратную связь от наставников. Финальное испытание – защита проекта.
8 занятий
Погружение в машинное обучение: 32 часа лекций и семинаров, 48 часов на самостоятельную работу.
7 домашних заданий
На каждом занятии вы будете решать квизы, а каждую неделю вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.
Финальный проект
Вы самостоятельно реализуете проект и получите обратную связь от наставников. Финальное испытание – защита проекта.
Погружение в машинное обучение: 32 часа лекций и семинаров, 48 часов на самостоятельную работу.
7 домашних заданий
На каждом занятии вы будете решать квизы, а каждую неделю вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.
Финальный проект
Вы самостоятельно реализуете проект и получите обратную связь от наставников. Финальное испытание – защита проекта.
Чему вы научитесь
Чему вы научитесь
Вы научитесь строить модели машинного обучения, решать задачи регрессии и классификации, создавать ансамбли решающих деревьев, а аббревиатуры RF, GBDT, XGBoost и LightGBM станут родными и понятными.
Часть 1. Классическое машинное обучение
Уже на первом занятии вы научитесь:
▶ совершать базовые операции с данными в numpy;
▶ строить графики функций с matplotlib;
▶ оптимизировать функции с scipy;
▶ визуализировать данные с seaborn.
А еще вы построите свою первую модель с помощью sklearn!
▶ совершать базовые операции с данными в numpy;
▶ строить графики функций с matplotlib;
▶ оптимизировать функции с scipy;
▶ визуализировать данные с seaborn.
А еще вы построите свою первую модель с помощью sklearn!
Простым и понятным языком расскажем про:
▶ применение алгоритмов Scikit-learn к синтетическому набору данных и к данным соревнования Kaggle Inclass (классификация, регрессия);
▶ логистическую регрессию и обучение моделей с помощью SGD;
▶ метод опорных векторов (Support Vector Machine) и ядра;
▶ настройку параметров и кросс-валидацию;
▶ предобработку данных (строки, пропуски, категориальные признаки).
▶ применение алгоритмов Scikit-learn к синтетическому набору данных и к данным соревнования Kaggle Inclass (классификация, регрессия);
▶ логистическую регрессию и обучение моделей с помощью SGD;
▶ метод опорных векторов (Support Vector Machine) и ядра;
▶ настройку параметров и кросс-валидацию;
▶ предобработку данных (строки, пропуски, категориальные признаки).
На занятии вы научитесь:
▶ обучать деревья на наборах данных (MNIST, UCI, кредитный скоринг);
▶ визуализировать деревья;
▶ работать с признаками и пропущенными значениями в деревьях;
▶ оценивать время работы и «стричь» деревья (прунинг).
▶ обучать деревья на наборах данных (MNIST, UCI, кредитный скоринг);
▶ визуализировать деревья;
▶ работать с признаками и пропущенными значениями в деревьях;
▶ оценивать время работы и «стричь» деревья (прунинг).
По итогам этого занятия вы освоите:
▶ общие методы построения композиций: усреднение, бустинг, блендинг, стекинг;
▶ бустинг и GBM;
▶ выбор параметров в ансамблях решающих деревьев, сравним Random Forest и GBDT с демонстрацией;
▶ связь между ответами моделей и качеством модели в бэггинге;
▶ bias-variance trade-off на примере бэггинга и бустинга. Обсудим преимущества и недостатки RF и GBDT, разберем XGBoost и LightGBM.
▶ общие методы построения композиций: усреднение, бустинг, блендинг, стекинг;
▶ бустинг и GBM;
▶ выбор параметров в ансамблях решающих деревьев, сравним Random Forest и GBDT с демонстрацией;
▶ связь между ответами моделей и качеством модели в бэггинге;
▶ bias-variance trade-off на примере бэггинга и бустинга. Обсудим преимущества и недостатки RF и GBDT, разберем XGBoost и LightGBM.
Вы познакомитесь с нейронными сетям (Deep learning) и Unsupervised learning, а также познакомитесь с большими данными. На протяжении этой части курса вы будете работать над итоговым проектом при поддержке наставников. Вы сможете реализовать собственный проект или проект, который предложат кураторы курса.
Часть 2. Нейронные сети и Deep learning
Продолжаем погружаться в машинное обучение и знакомимся с нейронными сетями и Deep learning:
▶ нейронные сети и сверточные нейронные сети, общие веса, локальность, иерархичность;
▶ слои в сверточных сетях, функции потерь для классификации, регуляризация нейросетей;
▶ эффективные методы вычисления градиентов, проверка реализации разностным дифференцированием.
▶ нейронные сети и сверточные нейронные сети, общие веса, локальность, иерархичность;
▶ слои в сверточных сетях, функции потерь для классификации, регуляризация нейросетей;
▶ эффективные методы вычисления градиентов, проверка реализации разностным дифференцированием.
На этом занятии разберем:
▶ рекуррентные нейронные сети в задаче анализа сигналов и естественного языка;
▶ генеративные модели на основе RNN;
▶ механизм внимания (Attention mechanism) в задаче машинного перевода и других задачах;
▶ сверточные нейронные сети в задачах обработки текста, сравнение с рекуррентными нейронными сетями;
▶ DNN на практике: инициализация, предобработка данных, модельный зоопарк, дообучение, вычисления на видеокартах, визуализация.
▶ рекуррентные нейронные сети в задаче анализа сигналов и естественного языка;
▶ генеративные модели на основе RNN;
▶ механизм внимания (Attention mechanism) в задаче машинного перевода и других задачах;
▶ сверточные нейронные сети в задачах обработки текста, сравнение с рекуррентными нейронными сетями;
▶ DNN на практике: инициализация, предобработка данных, модельный зоопарк, дообучение, вычисления на видеокартах, визуализация.
Самое время для Unsupervised learning:
▶ разберемся с определением координат дома и работы по GPS-треку (определение регулярных координат
с помощью DBSCAN);
▶ освоим метод главных компонент на практике;
▶ научимся применять PCA и tSNE для визуализации данных, сжатия данных и предобработки датасета.
▶ разберемся с определением координат дома и работы по GPS-треку (определение регулярных координат
с помощью DBSCAN);
▶ освоим метод главных компонент на практике;
▶ научимся применять PCA и tSNE для визуализации данных, сжатия данных и предобработки датасета.
Изучите основы работы с большими данными: Hadoop, HDFS, MapReduce, Spark и многое другое!
Финальное испытание — защита проекта, над которым вы работали на протяжении второй части курса.
Наши преподаватели
Вашими преподавателями и наставниками будут практики из Amazon AWS, Яндекса, Rambler, NVIDIA. А еще они авторы совместной с Яндексом специализации Big Data for Data Engineers на Coursera, у которой уже более 100 тысяч слушателей.
-
Алексей ДральCEO at BigData Team10 лет в IT (Amazon AWS, Yandex, Rambler). Преподаватель и автор учебных программ по Machine learning, Big data, CDO programs for Chief Data Officers. Руководит международным онлайн-курсом "Big Data for Data Engineers" на Coursera, совместный проект с Яндексом. -
Дмитрий ИгнатовЗав. лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики, ВШЭАвтор более 50 научных статей в журналах Machine Learning, Expert Systems and Applications, Discrete Applied Mathematics, General Systems.
Организатор международных конференций и семинаров по анализу данных и машинному обучению: AIST, ECIR, CLA, ICFCA, ICCS, EEML, RuSSIR и др. -
Наталья КорепановаData Science Tech Lead,
IPONWEBОпыт исследовательской работы в департаменте биостатистики в институте эпидемиологии, биостатистики и превентивной медицины Цюрихского университета. -
Кирилл ВласовPO FoMo platform, Yandex.CloudРуководитель ML и DS проектов в промышленности. Входит в программный комитет и команду организаторов DataFest. -
Павел КлеменковChief Data Scientist (Data Platform), NVIDIAОснователь комьюнити Moscow Spark. Соавтор специализации по большим данным Big Data for Data Engineers на Coursera. -
Эмели ДральChief Technical Officer, Evidently AIАвтор международного онлайн курса Machine Learning and Data Analysis (Coursera, Yandex, МФТИ). В рамках совместного проекта с Яндексом, соавтор международного онлайн-курса Big Data for Data Engineers на Coursera -
Арсений АшухаSenior Research Scientist at Isomorphic LabsЗанимается исследованиями глубоких нейронных сетей в группе Байесовских методов в Samsung и ВШЭ. Автор статей, опубликованных на ведущих конференциях по машинному обучению: ICML, NeurIPS, ICLR. -
Илья БойцовDeep learning Lead, WayfairСфера интересов: NLP и рекомендательные системы (RecSys)
Преподаватель и один из авторов курса 'Рекомендательные системы" в Школе Анализа Данных (ШАД) Яндекса -
Александр КлимовMachine Learning Engineer, eBayСфера интересов: MLOps
Портфолио: построение с нуля MLOps инфраструктуры для DS команды Альфа-Банка (РФ)
-
Илья СенаторовPhD at University of SaarlandСфера интересов: Drug design, графовые нейросети
Как проходит обучение
Курс проходит в онлайн-формате.
Будет много практики, заданий и общения с наставниками и слушателями.
Будет много практики, заданий и общения с наставниками и слушателями.
- ZoomЗанятия проходят в Zoom. Вы сможете задавать вопросы на лекциях и общаться в перерывах. Все занятия записываются и доступны вместе с другими материалами курса.
- Telegram, Slack или DiscordОбщаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в мессенджере. В чате курса удобно следить за важной информацией и новостями.
- ОблакоВсе материалы курса: лекции, практические занятия, домашние задания — доступны во время обучения и после.
- ZoomЗанятия проходят в Zoom. Вы сможете задавать вопросы на лекциях и общаться в перерывах. Все занятия записываются и доступны вместе с другими материалами курса.
- Telegram, Slack или DiscordОбщаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в мессенджере. В чате курса удобно следить за важной информацией и новостями.
- ОблакоВсе материалы курса: лекции, практические занятия, домашние задания — доступны во время обучения и после.
Что вы получите
- Максимум знаний и навыковМы адаптируем программу под уровень подготовки слушателей, чтобы вы максимально прокачали знания и навыки в сжатые сроки.
- Быстрая обратная связь по домашним заданиямМы знаем, каково это не спать всю ночь, чтобы успеть к дедлайну. Мы уважаем ваше время, поэтому стараемся как можно быстрее дать обратную связь по домашним заданиям.
- Много практики и бизнес-кейсовВас ждет 80 часов интенсивной работы: практические задания на каждом занятии, домашние задания, бизнес-кейсы, защита проекта.
- Материалы курсаВсе материалы курса останутся с вами после обучения.
- Поддержка наставников и кураторовНаши преподаватели будут вашими наставниками на протяжении всего обучения: ответят на вопросы, дадут обратную связь по заданиям, подскажут, что улучшить.
Наши кураторы не оставят без ответа ни одно ваше сообщение. - Удостоверение о повышении квалификацииТе, кто успешно пройдет курс, получат Удостоверение о повышении квалификации государственного образца.
Все слушатели получат электронный сертификат об окончании курса.
Что вы получите
- Максимум знаний и навыковМы адаптируем программу под уровень подготовки слушателей, чтобы вы максимально прокачали знания и навыки в сжатые сроки.
- Быстрая обратная связь по домашним заданиямМы знаем, каково это не спать всю ночь, чтобы успеть к дедлайну. Мы уважаем ваше время, поэтому стараемся как можно быстрее дать обратную связь по домашним заданиям.
- Много практики и бизнес-кейсовВас ждет 80 часов интенсивной работы: практические задания на каждом занятии, домашние задания, бизнес-кейсы, защита проекта.
- Материалы курсаВсе материалы курса останутся с вами после обучения.
- Поддержка наставников и кураторовНаши преподаватели будут вашими наставниками на протяжении всего обучения: ответят на вопросы, дадут обратную связь по заданиям, подскажут, что улучшить.
Наши кураторы не оставят без ответа ни одно ваше сообщение. - Удостоверение о повышении квалификацииТе, кто успешно пройдет курс, получат Удостоверение о повышении квалификации государственного образца.
Все слушатели получат электронный сертификат об окончании курса.
У нас обучаются сотрудники ведущих компаний
и студенты лучших ВУЗов:
и студенты лучших ВУЗов:
У нас обучаются сотрудники ведущих компаний
и студенты лучших ВУЗов:
и студенты лучших ВУЗов:
Стоимость обучения
99 000 руб.
Практический курс по Machine Learning целиком
Часть 1. Классическое машинное обучение
52 000 руб.
Часть 2. Нейронные сети и Deep Learning
1.1. Введение в машинное обучение и библиотеки ML для Python
1.3. Деревья
Классическое машинное обучение
1.2. Линейные модели, регуляризация, SVM, метрики качества
1.4. Ансамбли решающих деревьев
Вы можете пройти курс целиком или по частям:
245 000 тенге
455 000 тенге
52 000 руб.
2.1. Нейронные сети и введение в глубокое обучение (Deep Learning)
Нейронные сети и Deep learning
2.2. Deep Learning: CNN, RNN, Transformers
2.3 Обучение без учителя (Unsupervised Learning)
Итоговый проект
245 000 тенге
Вы также можете
- Взять рассрочкуВы можете оплатить курс по частям: половину стоимости надо внести до начала курса, половину — в середине. Напишите нам или заполните форму, чтобы оформить рассрочку или обсудить индивидуальные условия платежа.
- Получить налоговый вычетУ нас есть образовательная лицензия - это значит, что вы сможете получить налоговый вычет за обучение на курсе. Что такое налоговый вычет и как его получить, читайте в нашей статье.
Вы также можете
- Взять рассрочкуВы можете оплатить курс по частям: половину стоимости надо внести до начала курса, половину — в середине. Напишите нам или заполните форму, чтобы оформить рассрочку или обсудить индивидуальные условия платежа.
- Получить налоговый вычетУ нас есть образовательная лицензия - это значит, что вы сможете получить налоговый вычет за обучение на курсе. Что такое налоговый вычет и как его получить, читайте в нашей статье.
Что надо знать для успешного прохождения курса
Основы программирования на Python
Обучение проходит на Python 3. Если вы умеете писать простые программы на Python, работать с функциями и (идеально) классами, то проблем в обучении не возникнет.
Вам не нужны знания в области машинного обучения, но есть входные требования по программированию и математике.
Теория вероятностей, линейная алгебра и статистика
Рекомендуем вспомнить производные, матрицы, вероятности и случайные величины. В любом случае, не переживайте: мы умеем рассказывать сложные вещи простым языком.
Наши ученики о нас
Время обучения прошло эффективно и продуктивно!
Было видно, что преподаватели работали на полную — они даже по ночам порой не спали, готовились к лекциям и переписывали некоторые вещи под нас. Мы получили большое удовольствие от вашего преподавания! Это действительно кропотливый, тонкий труд и я понимаю что это ваше и хобби и жизнь и работа, поэтому я желаю больше творческих открытий, успехов, больше вовлеченных учеников. Чтобы ваш огонь в глазах и желание передать все знания на доступном и простом уровне никогда не угасали как вечный огонь.
Спасибо за ваш труд! Ценим.
Было видно, что преподаватели работали на полную — они даже по ночам порой не спали, готовились к лекциям и переписывали некоторые вещи под нас. Мы получили большое удовольствие от вашего преподавания! Это действительно кропотливый, тонкий труд и я понимаю что это ваше и хобби и жизнь и работа, поэтому я желаю больше творческих открытий, успехов, больше вовлеченных учеников. Чтобы ваш огонь в глазах и желание передать все знания на доступном и простом уровне никогда не угасали как вечный огонь.
Спасибо за ваш труд! Ценим.
В данный курс я погрузился по полной. Для меня Machine Learning не является основным родом деятельности, это был вызов к собственным знаниям. Было тяжело.
Команда, которая обеспечивала обучение и поддержку, действовала очень профессионально. Я тратил ночи на решение домашек и даже после 00:00 коллеги отвечали на наши вопросы — это круто! Я обучался разным вещам и ранее, но такую поддержку и вовлеченность вижу впервые.
Ребята круты, большое спасибо за это.
Команда, которая обеспечивала обучение и поддержку, действовала очень профессионально. Я тратил ночи на решение домашек и даже после 00:00 коллеги отвечали на наши вопросы — это круто! Я обучался разным вещам и ранее, но такую поддержку и вовлеченность вижу впервые.
Ребята круты, большое спасибо за это.
Интересный, современный, мощный курс с отличным наполнением и организационной составляющей. Больше всего понравилась свежесть и актуальность материала, содержательная часть домашек, быстрая коммуникация с преподавателями
Когда меня спрашивали с первых занятий «как оно там», я приводил пример, что Machine Learning для меня как поход в ресторан высокой кухни — очень вкусно, но ничего непонятно.
Спасибо BigData Team что не только «накормили», но и дали понять что происходит.
Спасибо BigData Team что не только «накормили», но и дали понять что происходит.
Все причастные к Big Data, Machine Learning (в общем для тех, кто в тренде 😉).
Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML — BigData Team вам в помощь!
Команда — огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.
P. S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.
Спасибо вам огромное!
Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML — BigData Team вам в помощь!
Команда — огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.
P. S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.
Спасибо вам огромное!
Лекторы просто шикарные, объясняют на пальцах. Готовы ответить на самые тупые вопросы, что намного лучше лекций в университете.
Очень понравилось большее количество полезной, актуальной практики. Уже применяю полученный опыт в работе и пропагандирую базовое концепции обработки больших данных среди коллег. Также зачёт за отзывчивость лекторов, которые отвечали на все вопросы и были готовы помочь даже с темой, которая напрямую не касается темы лекции. Удобное время лекций. Вкусные кексики :)
Курс — супер. Изначально у меня было лишь поверхностное представление по всем темам из программы. Сейчас есть четкая уверенность, что везде смогу разобраться и сразу начать делать что-то промышленное.
Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т. д.
Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.
Алексею и всей команде большое спасибо!
Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т. д.
Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.
Алексею и всей команде большое спасибо!
Спасибо! Всё доступно показали и разъяснили. Понимание Python росло в геометрической прогрессии во время выполнения домашнего задания, особенно последнего в этом блоке. Да и само задание оказалось не сухим академическим примером, а после небольшой доработки под себя, вполне практическим и полезным инструментом.
Проходила обучение у Алексея в рамках образовательного интенсива «Остров 10−21» по треку CDO. Случилось очень быстрое глубокое погружение в технологии работы с данными, понимание инструментов работы с данными и вообще, что такое такое ML, AI и Big Data.
Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.
Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.
И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.
Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.
И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
с которыми можно двигаться дальше.
Вы подняли мою планку методов преподавания. Отличная организация и доходчивое объяснение. Великолепно спланированная практика. Понравились опросы в Телеграме для оценки понимания и прогресса учеников. Ежедневные куизы помогали выявить дыры, которые мы сами бы не заметили.
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
Курс очень познавательный. Представляет собой отличный обзор всех важных элементов DS. Но, к сожалению, очень интенсивный. Для совсем начинающих не рекомендуется. Подача материала очень интересная, различные кьюзы, соревнования мотивируют. Выражаю свою благодарность за полученные знания. Дальнейших успехов курсу! Продолжайте в том же духе.
Очень качественное, глубокое обучение и объяснения. Вдобавок, было очень весело, что делало обучение еще более интересным.
Курс был интересным и плодотворным и мне очень понравилось. Поддержка со стороны преподавателей и ассистентов действительно помогла. Мне было очень приятно видеть, как работники и менеджеры задают вопросы, которые направлены на применение полученных знаний к реальным задачам.
Интенсив классный, больше практики больше хардкора! Спасибо вам большое, много чего узнал!
Курс был очень интересный и насыщенный. Крайне интересно было слушать разных докладчиков по разным темам. Интересно было бы ещё послушать реальные кейсы, какие были цели, как шли к цели, какие препятствия, какие решения.
Больше всего понравилась подача материала в целом и тема про консольные приложения. Я много чему научилась. Спасибо за ваш труд.
Всё понравилось! Субъективно достаточно хорошо прокачался в Python, на мой взгляд) Думаю, интересные задания очень в этом помогли. На начало курса код на Python был как китайская грамота, а последние задания делал уже с пониманием: что, для чего, когда и куда нужно писать. Есть куда расти, но и получил от обучения немало. Спасибо за курс! В целом подход интересный, но возможно надо дробить курс (последнюю часть) на специализации - кому-то веб, кому-то data science или airflow
Наши ученики о нас
Время обучения прошло эффективно и продуктивно!
Было видно, что преподаватели работали на полную — они даже по ночам порой не спали, готовились к лекциям и переписывали некоторые вещи под нас. Мы получили большое удовольствие от вашего преподавания! Это действительно кропотливый, тонкий труд и я понимаю что это ваше и хобби и жизнь и работа, поэтому я желаю больше творческих открытий, успехов, больше вовлеченных учеников. Чтобы ваш огонь в глазах и желание передать все знания на доступном и простом уровне никогда не угасали как вечный огонь.
Спасибо за ваш труд! Ценим.
Было видно, что преподаватели работали на полную — они даже по ночам порой не спали, готовились к лекциям и переписывали некоторые вещи под нас. Мы получили большое удовольствие от вашего преподавания! Это действительно кропотливый, тонкий труд и я понимаю что это ваше и хобби и жизнь и работа, поэтому я желаю больше творческих открытий, успехов, больше вовлеченных учеников. Чтобы ваш огонь в глазах и желание передать все знания на доступном и простом уровне никогда не угасали как вечный огонь.
Спасибо за ваш труд! Ценим.
В данный курс я погрузился по полной. Для меня Machine Learning не является основным родом деятельности, это был вызов к собственным знаниям. Было тяжело.
Команда, которая обеспечивала обучение и поддержку, действовала очень профессионально. Я тратил ночи на решение домашек и даже после 00:00 коллеги отвечали на наши вопросы — это круто! Я обучался разным вещам и ранее, но такую поддержку и вовлеченность вижу впервые.
Ребята круты, большое спасибо за это.
Команда, которая обеспечивала обучение и поддержку, действовала очень профессионально. Я тратил ночи на решение домашек и даже после 00:00 коллеги отвечали на наши вопросы — это круто! Я обучался разным вещам и ранее, но такую поддержку и вовлеченность вижу впервые.
Ребята круты, большое спасибо за это.
Интересный, современный, мощный курс с отличным наполнением и организационной составляющей. Больше всего понравилась свежесть и актуальность материала, содержательная часть домашек, быстрая коммуникация с преподавателями
Когда меня спрашивали с первых занятий «как оно там», я приводил пример, что Machine Learning для меня как поход в ресторан высокой кухни — очень вкусно, но ничего непонятно.
Спасибо BigData Team что не только «накормили», но и дали понять что происходит.
Спасибо BigData Team что не только «накормили», но и дали понять что происходит.
Все причастные к Big Data, Machine Learning (в общем для тех, кто в тренде 😉).
Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML — BigData Team вам в помощь!
Команда — огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.
P. S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.
Спасибо вам огромное!
Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML — BigData Team вам в помощь!
Команда — огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.
P. S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.
Спасибо вам огромное!
Лекторы просто шикарные, объясняют на пальцах. Готовы ответить на самые тупые вопросы, что намного лучше лекций в университете.
Очень понравилось большее количество полезной, актуальной практики. Уже применяю полученный опыт в работе и пропагандирую базовое концепции обработки больших данных среди коллег. Также зачёт за отзывчивость лекторов, которые отвечали на все вопросы и были готовы помочь даже с темой, которая напрямую не касается темы лекции. Удобное время лекций. Вкусные кексики :)
Курс — супер. Изначально у меня было лишь поверхностное представление по всем темам из программы. Сейчас есть четкая уверенность, что везде смогу разобраться и сразу начать делать что-то промышленное.
Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т. д.
Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.
Алексею и всей команде большое спасибо!
Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т. д.
Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.
Алексею и всей команде большое спасибо!
Спасибо! Всё доступно показали и разъяснили. Понимание Python росло в геометрической прогрессии во время выполнения домашнего задания, особенно последнего в этом блоке. Да и само задание оказалось не сухим академическим примером, а после небольшой доработки под себя, вполне практическим и полезным инструментом.
Проходила обучение у Алексея в рамках образовательного интенсива «Остров 10−21» по треку CDO. Случилось очень быстрое глубокое погружение в технологии работы с данными, понимание инструментов работы с данными и вообще, что такое такое ML, AI и Big Data.
Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.
Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.
И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.
Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.
И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
с которыми можно двигаться дальше.
Вы подняли мою планку методов преподавания. Отличная организация и доходчивое объяснение. Великолепно спланированная практика. Понравились опросы в Телеграме для оценки понимания и прогресса учеников. Ежедневные куизы помогали выявить дыры, которые мы сами бы не заметили.
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
Курс очень познавательный. Представляет собой отличный обзор всех важных элементов DS. Но, к сожалению, очень интенсивный. Для совсем начинающих не рекомендуется. Подача материала очень интересная, различные кьюзы, соревнования мотивируют. Выражаю свою благодарность за полученные знания. Дальнейших успехов курсу! Продолжайте в том же духе.
Очень качественное, глубокое обучение и объяснения. Вдобавок, было очень весело, что делало обучение еще более интересным.
Курс был интересным и плодотворным и мне очень понравилось. Поддержка со стороны преподавателей и ассистентов действительно помогла. Мне было очень приятно видеть, как работники и менеджеры задают вопросы, которые направлены на применение полученных знаний к реальным задачам.
Интенсив классный, больше практики больше хардкора! Спасибо вам большое, много чего узнал!
Курс был очень интересный и насыщенный. Крайне интересно было слушать разных докладчиков по разным темам. Интересно было бы ещё послушать реальные кейсы, какие были цели, как шли к цели, какие препятствия, какие решения.
Больше всего понравилась подача материала в целом и тема про консольные приложения. Я много чему научилась. Спасибо за ваш труд.
Всё понравилось! Субъективно достаточно хорошо прокачался в Python, на мой взгляд) Думаю, интересные задания очень в этом помогли. На начало курса код на Python был как китайская грамота, а последние задания делал уже с пониманием: что, для чего, когда и куда нужно писать. Есть куда расти, но и получил от обучения немало. Спасибо за курс! В целом подход интересный, но возможно надо дробить курс (последнюю часть) на специализации - кому-то веб, кому-то data science или airflow
Образовательная лицензия
У нас есть образовательная лицензия - это значит, что мы предоставляем Удостоверение о повышении квалификации государственного образца тем, кто успешно прошел курс.
А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.
А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.
У нас есть образовательная лицензия - это значит, что мы предоставляем Удостоверение о повышении квалификации государственного образца тем, кто успешно прошел курс.
А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.
j
А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.
j
F.A.Q.
Занятия проходят онлайн 1 раз в неделю. Если вы пропустили занятие - не переживайте, будет видеозапись. Мы рекомендуем выделять на обучение 8-12 часов в неделю.
Для успешного прохождения курса вам надо знать Python и основы Linux и SQL. Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.
Мы постоянно обновляем и дополняем программу, чтобы дать вам максимум полезной и актуальной информации. Мы разрабатываем практические задания, чтобы вы быстрее прокачивали свои навыки.
Мы развернули для вас кластер для работы. Мы держим высокий темп, чтобы вам было сложно, но интересно. Мы уверены, что наш курс стоит своих денег. На выбор мы предлагаем несколько пакетов под любые задачи и бюджет.
Мы развернули для вас кластер для работы. Мы держим высокий темп, чтобы вам было сложно, но интересно. Мы уверены, что наш курс стоит своих денег. На выбор мы предлагаем несколько пакетов под любые задачи и бюджет.
Онлайн (online) — это живые трансляции в Zoom с преподавателями. Преподаватели дают теоретический материал и практические задания, отвечают на вопросы слушателей. Занятие длится 3 часа.
МООК (MOOC) — это формат обучения, где вы изучаете новый материал по предзаписанным видео длительностью 5−10 минут, а не в формате 3х-часовой интерактивной сессии с преподавателем.
МООК формат имеет свои плюсы и минусы по сравнению с онлайн-обучением:
(+) гибкость: можно смотреть видео в любое удобное время. Например часть материала можно посмотреть в дороге или в перерыве между встречами днем;
(-) самоорганизация: вам нужно самостоятельно планировать время на изучение материала;
(+) стоимость: МООК дешевле онлайн, поскольку преподавателю не нужно выделять дополнительное время в графике для проведения занятия;
(-) интерактив: когда вы изучаете новый материал с преподавателем и другими слушателями, то в максимально-интерактивном режиме получаете обратную связь. Есть возможность один и тот же концепт обсудить с разных точек зрения, чтобы лучше в нем разобраться. В рамках МООК — вам нужно проявлять больше инициативы, чтобы задавать интересующие вас вопросы и вчитываться в комментарии других слушателей, менторов и преподавателей
В обоих форматах обучения предоставляются:
▶ доступ к чату и материалам курса;
▶ доступ к вычислительной инфраструктуре (кластеру) на курсе Big Data;
▶ задачи и автоматическая системы проверки для выдачи интерактивной обратной связи по решению;
▶ менторская поддержка по учебным материалам (наши менторы — обычно лучшие выпускники прошлых курсов, то есть лучшие 5%);
▶ комментарии по сложным вопросам от инструкторов / разработчиков курса;
Cмешанное обучение (blended learning) — возможность взять из обоих подходов лучшее. В рамках этого обучения часть учебных модулей даются в формате МООК, а часть в формате онлайн. Учитываются интересы максимально-интерактивного обучения и минимизируется риск недостаточной вовлеченности при обучении в формате МООК. После 2−4 МООК модулей проводится онлайн-занятие с преподавателем.
МООК (MOOC) — это формат обучения, где вы изучаете новый материал по предзаписанным видео длительностью 5−10 минут, а не в формате 3х-часовой интерактивной сессии с преподавателем.
МООК формат имеет свои плюсы и минусы по сравнению с онлайн-обучением:
(+) гибкость: можно смотреть видео в любое удобное время. Например часть материала можно посмотреть в дороге или в перерыве между встречами днем;
(-) самоорганизация: вам нужно самостоятельно планировать время на изучение материала;
(+) стоимость: МООК дешевле онлайн, поскольку преподавателю не нужно выделять дополнительное время в графике для проведения занятия;
(-) интерактив: когда вы изучаете новый материал с преподавателем и другими слушателями, то в максимально-интерактивном режиме получаете обратную связь. Есть возможность один и тот же концепт обсудить с разных точек зрения, чтобы лучше в нем разобраться. В рамках МООК — вам нужно проявлять больше инициативы, чтобы задавать интересующие вас вопросы и вчитываться в комментарии других слушателей, менторов и преподавателей
В обоих форматах обучения предоставляются:
▶ доступ к чату и материалам курса;
▶ доступ к вычислительной инфраструктуре (кластеру) на курсе Big Data;
▶ задачи и автоматическая системы проверки для выдачи интерактивной обратной связи по решению;
▶ менторская поддержка по учебным материалам (наши менторы — обычно лучшие выпускники прошлых курсов, то есть лучшие 5%);
▶ комментарии по сложным вопросам от инструкторов / разработчиков курса;
Cмешанное обучение (blended learning) — возможность взять из обоих подходов лучшее. В рамках этого обучения часть учебных модулей даются в формате МООК, а часть в формате онлайн. Учитываются интересы максимально-интерактивного обучения и минимизируется риск недостаточной вовлеченности при обучении в формате МООК. После 2−4 МООК модулей проводится онлайн-занятие с преподавателем.
Да, вы можете оплатить курс по частям. Напишите нам, чтобы оформить рассрочку или обсудить индивидуальные условия платежа.
Да. Образовательная лицензия номер 1 177 627 017 501.
Мы считаем, что обучение не гарантирует трудоустройства, поэтому не даем пустых обещаний.
Работодателю важно, насколько хорошо вы разбираетесь в технологиях, с которыми работали, умеете ли самостоятельно решать сложные задачи и находить оптимальные решения. Мы дадим вам актуальные знания и навыки, которые востребованы работодателями, а дальше — дело за вами.
Работодателю важно, насколько хорошо вы разбираетесь в технологиях, с которыми работали, умеете ли самостоятельно решать сложные задачи и находить оптимальные решения. Мы дадим вам актуальные знания и навыки, которые востребованы работодателями, а дальше — дело за вами.
1. Мы любим практику и разбираем реальные кейсы из индустрии и бизнеса.
2. Наша команда — это эксперты с опытом работы в NVIDIA, Amazon AWS, Yandex, Rambler. Они преподают в МГУ, ВШЭ, МФТИ, Harbour. Space University, Coursera. За их плечами множество запущенных проектов.
3. Нам доверяют обучение ведущие компании и вузы: Сбербанк, Мегафон, X5 Retail Group, ВШЭ, МФТИ.
2. Наша команда — это эксперты с опытом работы в NVIDIA, Amazon AWS, Yandex, Rambler. Они преподают в МГУ, ВШЭ, МФТИ, Harbour. Space University, Coursera. За их плечами множество запущенных проектов.
3. Нам доверяют обучение ведущие компании и вузы: Сбербанк, Мегафон, X5 Retail Group, ВШЭ, МФТИ.
Да, мы предоставляем "удостоверение повышения квалификации", но только на образовательных курсах, которые проходят в формате F2F, а именно:
— Python для анализа [больших] данных
— Промышленная разработка на Python (F2F)
— Практический курс по большим данным (F2F)
— Практический курс по машинному обучению (F2F)
— Big Data/Machine Learning Engineer, BDMLE-29
— Big Data/Machine Learning Engineer, BDMLE-24
— Big Data Engineer++
На другие курсы (и курсы в формате МООК) это не распространяется.
— Python для анализа [больших] данных
— Промышленная разработка на Python (F2F)
— Практический курс по большим данным (F2F)
— Практический курс по машинному обучению (F2F)
— Big Data/Machine Learning Engineer, BDMLE-29
— Big Data/Machine Learning Engineer, BDMLE-24
— Big Data Engineer++
На другие курсы (и курсы в формате МООК) это не распространяется.
Оставьте заявку на обучение
или задайте вопрос
Если у вас остались вопросы, возникла нестандартная ситуация, мы всегда готовы помочь. Заполните эту форму и мы вернемся с ответом в ближайшее время.
Примем заявку на обучение для бизнеса
Поможем с оформлением рассрочки
Поймем ваши цели и запрос
Порекомендуем материалы для подготовки к курсу
