Разработка и проведение курсов по машинному обучению, анализу данных и Python

+7 (964) 774-07-37

  • Выпускной курса Data Mining in Action
    Празднуем окончание и выдаем сертификаты
  • Конференция Yandex Data & Science
    Искусственный интеллект без ошибок: чеклист специалиста по data science
  • "IT в современном бизнесе"
    Большие данные: как научить машину думать?
  • Встреча Moscow IT HR Community
    Препарируем профессию Big Data
  • Искусственный интеллект в управлении непрерывным производством
    Конференция от Yandex Data Factory и "Газпром нефть"

Выпускной курса Data Mining in Action

Празднуем окончание и выдаем сертификаты

16 декабря, Росcийский университет дружбы народов

В преддверие Нового года состоялся шестой выпуск курса Data Mining in Action. В этот раз мы устроили торжественный вечер, на котором наградили успешно завершивших курс сертификатами о его прохождении.
После поздравлений и небольшого фуршета выпускники могли послушать лекции приглашенных спикеров, которые рассказали, чем можно заняться после окончания курса: Андрея Уварова (руководитель по аналитическим сервисам "МегаФон"), Давид Дале – (аналитик Yandex Data Factory) и Константина Виноградова (assosiate венчурного фонда Runa Capital).



Отзыв о курсе DMIA 2017:


Спасибо вам большое!

Вы делаете очень классный продукт, реально качественно другую работу с другой очень понятной полезностью, в отличие от многих «прикладных курсов».

Я плохо программирую и не могу говорить за всех, но, на мой вкус, основное отличие – это попытка объяснить базово другой способ мышления, которое применимо не только в задачах машинного обучения.

Я не думала никогда в бизнес-процессах о математике совсем, не говорю уже о трех видах метрик качества в постановке. В целом такой подход мог бы меня в частности избавить от некоторой боли в обычных аналитических задачах, если бы я думала так раньше.

Мне кажется, вы делаете что-то очень правильное, что вполне можно потрогать руками. Вы большие молодцы, пожалуйста, продолжайте)


Data & Science: машинное обучение в промышленности и банковских услугах

Искусственный интеллект без ошибок: чеклист специалиста по data science

Можно ли избежать ошибок при работе над проектом с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения? Часто проблема кроется в том, что представители бизнеса и науки неверно понимают друг друга. Это приводит к неправильной постановке задачи, некорректному ходу эксперимента и многим другим неприятностям. Эмели Драль рассказала о том, какие вопросы должен задать себе специалист по data science, чтобы обеспечить успех проекта.

"IT в современном бизнесе" 

Большие данные: как научить машину думать?

8 ноября, MGIMO Business Club

В рамках курса «IT в современном бизнесе» Виктор Кантор помог студентам МГИМО и других ведущих вузов Москвы развести понятия «большие данные», «наука о данных» и «машинное обучение», а кроме того объяснил сложные механизмы работы скоринговых карт, линейных классификаторов и решающих деревьев.

Значительная часть лекции была посвящена рассмотрению по-настоящему прорывной технологии современности – нейронным сетям, отвечающим за способность компьютера анализировать большие массивы информации, или, попросту «думать».

Встреча Moscow IT HR Community

Препарируем профессию Big Data

18 октября, Москва, Spice IT Recruitment

О том, чем Data Scientist отличается от Data Engineer, какими компетенциями должен обладать каждый из них, как оценить потенциал и качество их работы и других тонкостях профессии Big Data, рассказали Виктор Кантор — руководитель службы машинного обучения в Яндекс и Эмели Драль — Chief Data Scientist в Yandex Data Factory.


Искусственный интеллект в управлении непрерывным производством

Конференция от Yandex Data Factory и "Газпром нефть"

Как внедрять науку в бизнес и на какие грабли не стоит наступать

Основываясь на опыте работы над десятками проектов с ИИ в реальном бизнесе, Эмели Драль рассказала, как правильно переводить производственные задачи на язык data science.

Телефон: +7 (964) 774-07-37

E-mail: info@applieddatascience.ru