Где изучать блокчейн и большие данные

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2017-06-02 14:35

Семинары

Мы составили подборку русскоязычных курсов и образовательных программ по big data, блокчейну, а также машинному обучению.

Глубинное и машинное обучение

Анализ данных на практике [Открытое образование]

Когда: 4 сентября-13 ноября.

Длительность: 9 недель.

Стоимость: бесплатно.

Онлайн-курс, на котором рассматриваются следующие темы: «Введение в Text Mining», «Введение в глубинное обучение», «Прогнозирование оттока пользователей» и другие. Для освоения потребуется примерно семь часов в неделю.

Введение в машинное обучение [Coursera]

Когда: начинается 12 июня.

Длительность: 7 недель.

Стоимость: бесплатно. 1635 рублей — за получение сертификата.

Онлайн-курс от Высшей школы экономики и Школы анализа данных «Яндекса». На нем вы узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей и определять, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Понадобятся базовые знания программирования.

data

Фото: Getty

Машинное обучение и анализ данных [Coursera]

Когда: 29 мая — 11 сентября.

Длительность: 6 курсов по 4 недели.

Стоимость: 7 дней бесплатно, затем — 4456 рублей в месяц.

Обучающая программа от Московского физико-технического института и Школы анализа данных «Яндекса». В программе — шесть курсов и разработка дипломного проекта, который можно будет использовать в работе или показывать на собеседованиях.

Основы машинного обучения и анализа данных [Юзалитикс]

Когда: 24-25 июня.

Где: Москва, Научный Парк МГУ.

Стоимость: 35000-45000.

Семинар от ООО «Юзалитикс Ресерч» и Global Innovation Labs LLC. На нем расскажут о нейронных сетях, алгоритмах глубинного обучения и о таких популярных инструментах, как TensorFlow, XGBoost, Theano и Keras. Преподаватели научат тренировать нейронную сеть для распознавания рукописного текста и изображений, а также анализировать тональность социальных сетей и строить модели ценообразования недвижимости. Обязательное требование — владение языком Python на базовом уровне.

Построение выводов по данным [Coursera]

Когда: с 29 мая.

Длительность: 6 курсов.

Стоимость: бесплатно.

На этих курсах от Московского физико-технического института вы узнаете об универсальных методах оценки параметров и проверки гипотез, A/B-тестировании, корреляции и причинно-следственных связях. Эти знания пригодятся любому специалисту, сталкивающемуся с необходимостью принятия основанных на данных решений. Для успешного начала обучения будет достаточно базовых знаний теории вероятностей и математической статистики.

Большие данные

Big Data: основы работы с большими массивами данных [Нетология]

Когда: с 26 мая по 27 июня.

Длительность: 10 занятий по два раза в неделю.

Стоимость: 20900 рублей.

Программа пригодится всем, кто интересуется большими данными, и составлена так, что от слушателей не требуется какие-либо базовые знания математики или программирования (их вы получите в ходе обучения). В рамках курса вам расскажут о бизнес-составляющей концепции big data, а также о технологиях и алгоритмах для анализа данных.  

Специалист по большим данным [NewProLab]

Когда: с 21 сентября.

Длительность: 3 месяца.

Где: Москва, главный зал GVA. Возможно удаленное участие.

Стоимость: 180 тыс. рублей.

Трехмесячный интенсив от лидеров индустрии. Слушатели изучат экосистему Hadoop, обработку веб-логов, машинное обучение и алгоритмы создания рекомендаций на Apache Spark. Для прохождения курсов потребуются навыки программирования (на Python 2), базовые знания Linux, теории вероятности и статистики, а также понимание принципов работы SQL-запросов.

elephant

Изображение: newprolab

Big Data for Executives [NewProLab]

Когда: осень 2017.

Длительность: 2 дня.

Где: Москва, главный зал GVA.

Стоимость: 80 тыс. рублей.

Программа рассчитана на руководителей и владельцев бизнеса. В нее входят четыре модуля: монетизация данных, инфраструктура, машинное обучение, управление проектом. Вы научитесь определять перспективы использования данных в вашей организации и способы их монетизации; рассчитывать конфигурацию IT-инфраструктуры, которая вам понадобится под ваш проект на старте, и в будущем понимать алгоритмы машинного обучения.

Data Scientist [Нетология]

Когда: 22 июня — 2 декабря.

Длительность: 5 месяцев, 3 занятия в неделю.

Где: Москва, Digital October.

Стоимость: 180 тыс. рублей.

Этот курс научит создавать рекомендательные системы, создавать и обучать нейросети, обрабатывать тексты на естественном языке. 50% времени курса отводится на практические занятия и применение знаний в ecommerce, онлайн-маркетинге, сервисах путешествий и других прикладных областях.

Блокчейн

Blockchain weekend [Digital October]

Когда: 17-18 июня.

Длительность: 16 часов.

Где: Москва, Digital October

Стоимость: 30 тыс. рублей.

За два дня на курсе расскажут, когда электронная оплата заменит бумажные деньги, почему печать нотариуса станет пережитком прошлого и как блокчейн может защитить вас и ваш бизнес от мошенников.

Blockchain Executive [Digital October]

Когда: 11 сентября.

Длительность: 1,5 месяца.

Где: Москва, Digital October.

Стоимость: 57500 рублей.

Продвинутый курс для IT-разработчиков и исследователей. Обещают научить разработке блокчейн-проектов и анализу проблем блокчейн-систем, а также рассказать о том, какие навыки востребованы на рынке труда, где найти работу и каков порог входа в настоящую блокчейн-разработку.

Blockchain & Bitcoin Conference

Когда: 22 июня.

Где: Санкт-Петербург, отель «Введенский».

Стоимость: 10 тыс. рублей.

На конференции обсудят перспективы блокчейна и биткоина и особенности ведения бизнеса в этой сфере. Спикерами выступят топ-менеджеры крупных компаний, включая Deloitte СНГ, ЦК АО «Сбербанк-Технологии», «Альфа-Банк».


Источник: rb.ru

Комментарии: