Спойлер: Программа курса
Аналитика
- Введение.
- Основы Python: базовые структуры данных.
- Основы Python: циклы и условия.
- Основы Python: функции.
- Основы Python: классы и объекты.
- Основы Python: исключения.
- Библиотека NumPy. Часть 1.
- Библиотека NumPy. Часть 2.
- Библиотека pandas. Часть 1.
- Библиотека pandas. Часть 2.
- Визуализация данных с помощью matplotlib.
- Чтение и запись данных.
- Введение в SQL.
- Работа со строками.
Статистика и теория вероятностей
- Основы статистики и теории вероятностей.
Машинное обучение
- Основные концепции Machine Learning (ML).
- Жизненный цикл ML-проекта.
- Регрессия.
- Классификация.
- Кластеризация
- Дополнительные техники.
- Знакомство с Kaggle.
Математика для date science
- Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
- Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
- Функции одной переменной, их свойства и графики.
- Интерполяция и полиномы.
- Аппроксимация и преобразования функций.
- Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
- Линейные функции.
- Матрицы и координаты.
- Линейные уравнения.
- Производная функции одной переменной.
- Производная по направлению и градиент + частные производные.
- Линейная регрессия.
- Собственные векторы и значения. Определитель.
- Разложения матриц.
Машинное обучение
- Введение в нейронные сети.
- Обучение нейронных сетей.
- Нейронные сети на практике.
- Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
- Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
- Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
- Детектирование объектов.
- От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
- Генеративные состязательные сети.
- Введение в NLP.
- NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
- NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
- Обучение с подкреплением. Q-Learning.
- Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
- Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
- Внедрение в DL моделей в Production.
- Рекомендательные системы.
- Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
Универсальные знания программиста
- Как стать первоклассным программистом.
- Как искать заказы на разработку.
- Личный бренд разработчика.
- Photoshop для программиста.
- Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
- The state of soft skills.
- Как мы создавали карту развития для разработчиков.
- Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
- Повышение своей эффективности.
- Спор о первом языке программирования.
- Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
- Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
Английский для IT
- IT Resume and CV.
- Job interview: questions and answers.
- Teamwork.
- Workplace communication.
- Business letter.
- Software development.
- System concept development and SRS.
- Design.
- Development and Testing.
- Deployment and Maintenance.
