Big Data Workshop для менеджеров: Управление проектами в Data Science от BigData Team
Большие данные и машинное обучение в бизнесе. С нами вы научитесь управлять проектами в Data Science, оценивать их экономический эффект и строить модели машинного обучения без навыков программирования.
Онлайн
Для кого этот воркшоп
Менеджеры проектов
Научитесь планировать работу над проектами с использованием машинного обучения, оценивать их эффективность и говорить с Data Science командой на одном языке.
Менеджеры продукта
Сможете быстрее решать продуктовые задачи с помощью Data Science инструментов и строить модели машинного обучения для запуска нового функционала.
Линейные менеджеры
Научитесь правильно ставить задачи Data Science команде и строить модели машинного обучения без навыков программирования.
Для кого этот воркшоп
Менеджеры проектов
Научитесь планировать работу над проектами с использованием машинного обучения, оценивать их эффективность и говорить с Data Science командой на одном языке.
Менеджеры продукта
Сможете быстрее решать продуктовые задачи с помощью Data Science инструментов и строить модели машинного обучения для запуска нового функционала.
Линейные менеджеры
Научитесь правильно ставить задачи Data Science команде и строить модели машинного обучения без навыков программирования.
Что входит в программу
2 дня лекций и мастер-классов
Расскажем и покажем, что такое машинное обучение и большие данные, и зачем они нужны менеджерам.
3 практических кейса
Разберете практические кейсы из банков, телекома, интернет-рекламы, промышленности. Кейсы подбираем под интересы группы.
2 часа практики в Orange
Научитесь строить модели машинного обучения без навыков программирования. Обучаем в программе Orange.
Чему вы научитесь
День 1. Большие данные и машинное обучение в бизнесе
Вы узнаете, что такое культура работы с данными, какие задачи можно решить с помощью машинного обучения, а какие — нет, и как оценить экономический эффект от ML-проектов.
Вы узнаете, что такое культура работы с данными, какие задачи можно решить с помощью машинного обучения, а какие — нет, и как оценить экономический эффект от ML-проектов.
В этом модуле вы изучите:
▶ основные термины и принципы;
▶ задачи и возможности для бизнеса;
▶ типичный конвейер обработки больших данных;
▶ культуру работы с данными: хранение и обработка данных, проблемы переобучения, выбор моделей машинного обучения;
▶ методологию CRISP-DM: рекомендации по внедрению управления проектами на основе анализа данных в организациях; Адаптированная методология CRISP-DM для органов государственного управления, разработанная при участии Алексея Драля, основателя и CEO BigData Team.
▶ основные термины и принципы;
▶ задачи и возможности для бизнеса;
▶ типичный конвейер обработки больших данных;
▶ культуру работы с данными: хранение и обработка данных, проблемы переобучения, выбор моделей машинного обучения;
▶ методологию CRISP-DM: рекомендации по внедрению управления проектами на основе анализа данных в организациях; Адаптированная методология CRISP-DM для органов государственного управления, разработанная при участии Алексея Драля, основателя и CEO BigData Team.
Этот модуль состоит из:
▶ тренинга по постановке задач машинного обучения;
▶ тренинга по оценке экономического эффекта.
▶ тренинга по постановке задач машинного обучения;
▶ тренинга по оценке экономического эффекта.
День 2. Практические кейсы и построение моделей в Orange
На примерах разберетесь, как машинное обучение и большие данные помогают бизнесу,
и построите свою первую модель машинного обучения.
На примерах разберетесь, как машинное обучение и большие данные помогают бизнесу,
и построите свою первую модель машинного обучения.
День 2. Практические кейсы и построение моделей в Orange
На примерах разберетесь, как машинное обучение и большие данные помогают бизнесу, и построите свою первую модель машинного обучения.
На примерах разберетесь, как машинное обучение и большие данные помогают бизнесу, и построите свою первую модель машинного обучения.
Примеры проектов по анализу данных из банков, телекома, интернет-рекламы, промышленности.
Этот модуль состоит из:
▶ мастер-класса по построению моделей машинного обучения без умения программировать;
▶ практики по моделям машинного обучения в Orange — вы научитесь самостоятельно проверять корректность собранных датасетов, обучать различные алгоритмы машинного обучения и оценивать качество их работы.
▶ мастер-класса по построению моделей машинного обучения без умения программировать;
▶ практики по моделям машинного обучения в Orange — вы научитесь самостоятельно проверять корректность собранных датасетов, обучать различные алгоритмы машинного обучения и оценивать качество их работы.
Наши эксперты
Эксперты воркшопа — практики из Amazon AWS, Яндекса, Rambler, Microsoft. Они авторы специализаций на Coursera, у которых уже более 100 000 слушателей: совместная с Яндексом специализация Big Data for Data Engineers и совместная с Яндексом и МФТИ специализация Машинное обучение и анализ данных.
- Алексей ДральОснователь и CEO,
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. - Эмели ДральChief Technical Officer,
Evidently AIРанее — Chief Data Scientist, Mechanica AI и аналитик больших данных в Yandex Data Factory. Автор международного онлайн курса Machine Learning and Data Analysis (Coursera, Yandex, МФТИ). Соавтор международного онлайн-курса Big Data for Data Engineers, совместный проект с Яндексом. - Андрей ПрохоровВедущий архитектор,
Teradata Professional ServicesРанее — ведущий специалист по продажам в Microsoft. Архитектор, Teradata Professional Services. Консультант, S&T Group.
Что вы получите
Построите свою первую модель
Поймете принципы построения моделей машинного обучения и создадите свою модель без навыков программирования.
Научитесь управлять проектами в data science
Узнаете про метрики качества в задачах машинного обучения и стандартные ошибки offline и online тестирования.
Научитесь ставить задачи машинного обучения и оценивать экономический эффект от внедрения решений.
Научитесь измерять качество решений
Поймете, какие данные хранить и зачем, познакомитесь с экосистемами хранения и обработки больших данных (Hadoop, Spark), узнаете о жизненном цикле моделей машинного обучения.
Узнаете о культуре работы с данными
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 воркшопа
30 000 руб.
Стоимость участия 1 человека
Стоимость участия 1 человека
210 000 тенге
Наши студенты о нас
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.
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!
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!
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.
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
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
с которыми можно двигаться дальше.
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.
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
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.
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
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.
Наши студенты о нас
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.
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!
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!
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.
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
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
с которыми можно двигаться дальше.
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.
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
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.
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
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.
Образовательная лицензия
У нас есть образовательная лицензия. Это значит, что вы можете получить Удостоверение о повышении квалификации государственного образца и налоговый вычет за обучение на наших курсах.
У нас есть образовательная лицензия. Это значит, что вы можете получить Удостоверение о повышении квалификации государственного образца и налоговый вычет за обучение на наших курсах.
F.A.Q.
Нет. Мы учим строить модели машинного обучения в программе Orange. Этот подход не требует навыков программирования.
Нет, оплатить этот воркшоп в рассрочку нельзя. Но в исключительных случаях мы готовы обсудить индивидуальные условия платежа. Если ваш случай как раз такой, напишите нам.
Увы, за воркшоп налоговый вычет получить не получится из-за требований к минимальной продолжительности обучения по законодательству РФ. Но вы можете получить налоговый вычет за другие наши программы. С ними можно ознакомиться тут.
Да. Образовательная лицензия номер 1177627017501.
- Мы любим практику, поэтому разбираем примеры проектов из реальной жизни и учим вас самостоятельно строить модели машинного обучения.
- Наша команда — это эксперты с опытом работы в Microsoft, Amazon AWS, Yandex, Rambler. Они преподают в МГУ, ВШЭ, МФТИ, Harbour.Space University, Coursera. За их плечами множество запущенных проектов.
- Нам доверяют обучение ведущие компании и вузы: Сбербанк, Мегафон, X5 Retail Group, ВШЭ, МФТ
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.
Приходите учиться к нам
Записаться на воркшоп
Заполните заявку — мы обсудим ваши задачи на обучение и подготовим предложение для вашей команды
b2b@bigdatateam.org
+ 7 (920) 149-40-50
+ 7 (920) 149-40-50
