Что будет в выпускном проекте курса «Data Scientist»? | OTUS

Курсы

Программирование
Java Developer. Professional Highload Architect C++ Developer. Basic Специализация C++ Developer C++ Developer. Professional Java Developer. Basic Kotlin Developer. Basic Microservice Architecture JavaScript Developer. Basic Cloud Solution Architecture Team Lead C# Developer. Professional Алгоритмы и структуры данных Rust Developer C# Developer. Basic NoSQL Выбор профессии в IT
-99%
Python Developer. Basic Python Developer. Professional Базы данных iOS Developer. Professional React.js Developer Scala-разработчик Специализация iOS Unity Game Developer. Basic MS SQL Server Developer Kotlin Backend Developer Node.js Developer Symfony Framework PHP Developer. Basic Буткемп Java Groovy Developer
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы Подписка
+7 499 938-92-02

Что будет в выпускном проекте курса «Data Scientist»?

DS_Deep_15.11_site-5020-0c9f76.png

«Data Scientist» — специализированный курс, предназначенный для программистов и аналитиков, интересующихся областью машинного обучения и анализа данных. Его основная особенность — сбалансированное сочетание теории и практики.

Во время обучения студенты выполняют практические домашние задания, что позволяет усваивать материал и закреплять полученные знания. Итогом становится подготовка и защита проекта. На его выполнение отводится последний модуль образовательной программы.

Особенности проекта курса «Data Scientist»

Выпускной проект курса — программный комплекс, позволяющий решать задачи по извлечению и использованию знаний из реальных данных посредством инструментов машинного обучения. Проект готовится в течение целого месяца и состоит из нескольких этапов: 1. Постановка задачи. Студенту предлагается самостоятельно найти предметную область и обосновать применение в ней машинного обучения. 2. Разработка данных. Разрабатывается процесс сбора и очистки данных, которые должны быть из открытых источников. 3. Поиск алгоритма и модели для решения задачи. Выполняется подготовка данных, выбирается алгоритм, подбираются параметры для построения модели. 4. Использование модели для достижения поставленной цели, её реализация. 5. Построение и обоснование процесса. Решение задачи оформляется в единый процесс по обработке данных, не требующий участия эксперта: от источника до предсказания. В заключении происходит обоснование процесса.

Зачем нужен проект?

Проект необходим не только для глубокого усвоения всего массива полученных знаний и закрепления приобретённых навыков. Готовая работа станет отличным кейсом в портфолио студента, который он сможет использовать при трудоустройстве и показывать работодателям в качестве подтверждения своего профессионального уровня.

Для получения дополнительной информации перейдите на страницу курса «Data Scientist». Если хотите записаться в группу, пройдите предварительное тестирование.

Есть вопрос? Напишите в комментариях!

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться