Добавить в календарь 27.06.2019 09:30 28.06.2019 18:00 Europe/Moscow PYML: Practical Python Machine Learning

Курс PYML: Practical Python Machine Learning начнется 27 июня 2019 года в Москве.

В ходе курса слушатели не только познакомятся с основными концепциями и лучшими практиками в машинном обучении, но и научатся решать следующие задачи:

  1. Кластеризация пользователей с целью создания уникального предложения для каждой группы пользователей.
  2. Прогноз оттока (Churn rate) пользователей.
  3. Скоринг клиентов на возврат займа.

Особенности курса:

  1. Упор идет не на теорию, а на практику и применимость в реальном бизнесе.
  2. Вся теория подкреплена реальными данными из бизнеса.
  3. В конце каждой темы задания на проверку материала. Каждый слушатель получает индивидуальный фидбек от преподавателя.
  4. Курс включает самостоятельную работу с заданиями и проводится  1 раз в неделю

Аудитория

Продуктовые и бизнес-аналитики, руководители, инженеры данных.

Предварительный уровень подготовки

  1. Понимание основ статистики, высшей математики
  2. Опыт работы с Python

Продолжительность: 4 дня, 32 академических часа

Методические материалы: учебное пособие на русском языке

Москва, ул.Илимская, д.5/2 БЦ "ДЕПО"

PYML: Practical Python Machine Learning

logo_мини.png

Дата проведения: 27.06.2019 - 28.06.2019. Начало 27.06.2019 в 09:30

Место проведения: Москва, ул.Илимская, д.5/2 БЦ "ДЕПО"

Стоимость: 72000 р.

Организатор: Школа больших данных
  • Анонс
  • Программа
  • Спикеры
  • Участники

Курс PYML: Practical Python Machine Learning начнется 27 июня 2019 года в Москве.

В ходе курса слушатели не только познакомятся с основными концепциями и лучшими практиками в машинном обучении, но и научатся решать следующие задачи:

  1. Кластеризация пользователей с целью создания уникального предложения для каждой группы пользователей.
  2. Прогноз оттока (Churn rate) пользователей.
  3. Скоринг клиентов на возврат займа.

Особенности курса:

  1. Упор идет не на теорию, а на практику и применимость в реальном бизнесе.
  2. Вся теория подкреплена реальными данными из бизнеса.
  3. В конце каждой темы задания на проверку материала. Каждый слушатель получает индивидуальный фидбек от преподавателя.
  4. Курс включает самостоятельную работу с заданиями и проводится  1 раз в неделю

Аудитория

Продуктовые и бизнес-аналитики, руководители, инженеры данных.

Предварительный уровень подготовки

  1. Понимание основ статистики, высшей математики
  2. Опыт работы с Python

Продолжительность: 4 дня, 32 академических часа

Методические материалы: учебное пособие на русском языке