Специализация Data Scientist | OTUS
⚡ Открываем подписку на курсы!
Проходите параллельно 3 онлайн-курса в месяц по цене одного.
Подробнее

Курсы

Программирование
iOS Разработчик. Продвинутый курс Программист 1С Реверс-инжиниринг. Продвинутый курс
-16%
Java Developer. Professional
-17%
JavaScript Developer. Professional
-18%
Flutter Mobile Developer
-15%
MS SQL Server Developer
-14%
Unity Game Developer. Basic
-19%
Супер - практикум по использованию и настройке GIT
-18%
Супер-интенсив "СУБД в высоконагруженных системах"
-18%
Web-разработчик на Python
-11%
Backend-разработчик на PHP
-8%
PostgreSQL
-10%
Базы данных
-19%
Android-разработчик. Базовый курс Разработчик Python. Продвинутый курс Разработчик на Spring Framework AWS для разработчиков Cloud Solution Architecture CI/CD Vue.js разработчик Разработчик Node.js Scala-разработчик Супер - интенсив по Kubernetes Symfony Framework Advanced Fullstack JavaScript developer
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Специализация

3 курса по выгодной цене

Старт

27 ноября

Специализация Data Science

Старт

27 ноября

Подготовительный курс Python

Для успешного обучения на курсе нужно иметь опыт программирования на любом языке.

Вы освоите язык Python для успешной работы в Data Science.
Материалы курса представляют собой предварительно записанные в студии лекции с теоретической частью и наглядной практической работой. После каждой лекции вам будет предложен тест для проверки усвоенного материала.
Подробнее о подготовительном курсе

Machine Learning

Вы освоите основные методы и концепции машинного обучения, наиболее востребованные в реальной практике Data Science. Научитесь обращаться с полным циклом работы с данными: от сбора и предобработки до построения моделей и настройки пайплайнов. Курс даст как интуитивное понимание работы алгоритмов, так и математическое обоснование вместе с разбором типовых практических задач.
Подробнее о курсе

Компьютерное зрение

Вы освоите принципы машинного обучения в области компьютерного зрения и сможете решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты.
По ходу курса вы обучите нейросети для решения задач:
- классификации и сегментации изображений
- детекции объектов на изображениях
- отслеживания объектов на видео
- обработки трехмерных сцен
- порождения изображений и атаки на обученные модели нейронных сетей
Подробнее о курсе

Формат обучения

Учитесь из любой точки мира

Удобный формат занятия позволяет учиться в любом месте, где есть доступ в интернет

Совмещайте обучение с работой

Совмещать обучение с работой просто. Вебинары начинаются в 20:00 МСК и длятся два академических часа. Также вы получаете всего одно домашнее задание в неделю.

Общайтесь в Live-режиме с преподавателями

Занятия проводятся в формате онлайн-вебинаров. Ведите живой диалог с преподавателем

ПРОЙТИ БЕСПЛАТНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ

Это поможет понять, насколько курс подходит именно вам.

Мероприятия

Состязательные сети и повышение разрешения, 21 сентября в 20:00
Слушатели узнают:
- что такое GANs
- как нейросети генерируют новые картинки
- как повышать разрешение изображений
Артур
Кадурин
Предыдущий открытый вебинар

Сертификаты

Вы получите сертификат для каждого курса, который входит в программу обучения, а также удостоверение о повышении квалификации.

Преподаватели

Артур Кадурин

Chief AI Officer Insilico Medicine

В Mail.Ru Group был первым сотрудником в группе по анализу данных департамента рекламных технологий. После того, как группа выросла в отдел, возглавил группу сегментирования аудитории. Руководил и участвовал в проектах, связанных с анализом пользовательского поведения в рекламе, соцсетях, играх и т. д.

С 2016 года применяет методы глубокого обучения для научных исследований в области медицинской химии совместно с командой Insilico Medicine, где после успешного проекта занял должность директора по AI. В конце 2017 г. возглавил дочернюю компанию Insilico Taiwan в качестве исполнительного директора.

В 2008 году получил специальность математика и системного программиста в Кубанском Государственном Университете на Факультете Компьютерных Наук и Прикладной Математики, с 2013 года занимается машинным обучением.

Соавтор книги Глубокое обучение
Соавтор многочисленных научных публикаций: Google Scholar

Артур Кадурин

Chief AI Officer Insilico Medicine

Михаил Степанов

Data Scientist Insilico Medicine

Сейчас занимается глубоким обучением для разработки новых лекарственных препаратов. Занимался проектами по агрегации отзывов, по анализу и оптимизации производства крупных промышленных компаний, в том числе проектами по face detection, face recognition, pose estimation. Оптимизировал модели для запуска на портативных или маломощных устройствах.

Ранее учил талантливых школьников программированию, машинному обучению и программированию учебных моделей спутников.

Михаил Степанов

Data Scientist Insilico Medicine

Дмитрий Музалевский

Lead Data Scientist, Берлин

Более 8 лет опыта в области анализа данных и машинного обучения в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех.

В настоящий момент работает в медицинской сфере, занимаясь проблемами обработки звуковых сигналов и улучшением слуховых аппаратов. На позиции Lead Data Scientist ведет работу команды по аналитике больших объемов данных, машинным и глубоким обучением полного цикла.

Образование: бакалавриат МГТУ им.Баумана «Компьютерный анализ и интерпретация данных»; магистратура НИУ МАИ «Математические методы в экономике и маркетинге».

Дмитрий Музалевский

Lead Data Scientist, Берлин

Дмитрий Сергеев

Senior Data Scientist в Oura

Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Senior Data Scientist-ом в компании ŌURA Health Oy.
Работал в компании ZeptoLab, где занимался всеми проектами, связанными с машинным обучением. Получает степень магистра в университете Aalto в Финляндии.

Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах.

Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ «Практический анализ данных и машинное обучение», MSc Aalto University

Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good

Дмитрий Сергеев

Senior Data Scientist в Oura

Антон Лоскутов

Data Scientist в Mail.Ru Group

Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил образовательный проект «Техносфера» от Mail.Ru. Закончил обучение в МГУ имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете.

Читал лекции по машинному обучению в проекте Open Data Science, сейчас проводит авторский курс по машинному обучению внутри Mail.Ru. Считает, что машинное обучение — это не только fit-predict, но и математическое понимание происходящего.

Антон Лоскутов

Data Scientist в Mail.Ru Group

Евгения Ческидова

Deep Learning Engineer в Wolf3d, Таллин

Специалист по глубокому обучению и аналитик данных с опытом. Работала в лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения в МФТИ и в «Тинькофф».

Занималась разработкой чат-ботов и глубоким обучением, связанным с методами обработки естественного языка. Преподавала курс по нейронным сетям и глубокому обучению в ВШЭ на факультете математики, а также курс по обработке естественного языка на образовательной платформе «Тинькофф». Кроме того, вела курсы в различных летних школах.

Около года занимается компьютерным зрением в стартапе Wolf3d. Сейчас работает над технологией восстановления 3Д-меша лица по одной фотографии. Главная сфера интересов в глубоком обучении в настоящий момент — работа с 3D-данными.

Образование: бакалавриат МФТИ по направлению «Прикладная математика и физика».

Евгения Ческидова

Deep Learning Engineer в Wolf3d, Таллин

Антон Витвицкий

BOOST INC., Head of Computer Vision

Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, дипломированный инженер-программист и кандидат физ-мат наук.

С 2012 по 2017 занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной Африки и Европы. Участвовал в стартапе Mirror-AI, где руководил командой компьютерного зрения. В 2017 стартап прошел Y-combinator и получили инвестиции для создания приложения в котором пользователь может реконструировать свой аватар по селфи. В 2019 участвовал в британском стартапе Kazendi Ltd., в проекте HoloPortation. Цель проекта - реконструкция 3D-аватаров для очков дополненной реальности HoloLens. C 2020 руководит командой компьютерного зрения в американском стартапе Boost Inc., который занимается видеоаналитикой в баскетболе для NCAA.

Антон Витвицкий

BOOST INC., Head of Computer Vision

Пройти бесплатное тестирование

Это поможет понять, насколько курс подходит именно вам.