Школа Данных: хорошее мы сделали еще лучше

Habrahabr

image

Привет, Хабр! Надеемся, этим летом не смотря на плохую погоду Вам удалось отдохнуть. Близится осень — самое время поучиться. С учетом предыдущих курсов — мы сильно обновили нашу программу — добавили множество практических занятий, больше говорим про практические кейсы. В этом посте хотелось бы подробно рассказать про все нововведения. Для тех, у кого мало времени:

  • Снизилась цена
  • 8 дополнительных практических семинаров
  • Дополнительные занятия про бизнес
  • Занятия по Deep Learning
  • Доступно удаленное обучение
  • Плюс 2 занятия в Вводном курсе
Теперь обо всем по-порядку.

8 дополнительных практических семинаров

Чтобы наши слушатели могли еще больше погрузиться в детали разработки алгоритмов — мы добавили 8 дополнительных семинаров, на которых «от и до» будут разбираться целиком практические задачи. Раньше на наших курсах некоторые слушатели не успевали делать домашние задания, т.к. программа очень насыщенная и сложная. Теперь им никуда не отвертеться — будет еще больше задач и практики=)

Дополнительные занятия про бизнес

Как мы уже писали ранее, сейчас на рынке очень много курсов, в которых речь идет про аналитику и машинное обучение, про технические ограничения, разработку и тестирование алгоритмов. НО мало где обсуждаются вопросы, связанные с оценкой экономической эффективности этих алгоритмов, а также процессу внедрения их «в прод». Именно на этом с основном, помимо формирования технических навыков, основано наше обучение в школе — мы учим не просто аналитике (этому вы можете научиться при большом желании и без нас), а именно ответу на вопросы бизнеса. Теперь мы добавили еще больше занятий, посвещенных продуктовой аналитике и оценке экономического эффекта и внедрению «в прод» — такого Вы на курсере не найдете)

Deep Learning

В связи с развитием современных подходов к анализу изображений и видео мы добавили занятия про Deep Learning — на нем мы не будем глубоко погражаться в технические детали, потому что понимаем, что скорее всего на работе вряд ли Вам это в ближайшей перспективе пригодится, но полезно знать подходы к современным алгоритмам анализа таких сложных обьектов, как изображения, видео и тексты.

Онлайн-обучение

Многие сожалели о том, что на наших занятиях нельзя заниматься удаленно — теперь занятия доступны в режиме онлайн. Это не освобождает Вас от практических занятий и домашних заданий. Разумеется, занятия в классе более продуктивны и мотивируют человека работать, но, порой, в силу разных на то причин, бывает удобно присутствовать удаленно, особенно если это лекция

Скидка 10%

Несмотря на то, что количество занятий и продолжительность обучения увеличилась — до 31 августа слушателям доступна скидка 10% на курс. Итого, на сегодняшний день курс Школы Данных становится одним из лучших по соотношению цена-качество (по крайней мере мы стремились так делать)

Плюс 2 занятия в Вводном курсе

Для тех, кто еще только только начинает изучение анализа данных и хочет подтянуть свои математические навыки и обзорно пройтись по математической составляющей анализа данных у нас хорошая новость — теперь в наш вводный курс мы добавили 2 дополнительных занятия!

Напомним, что если Вас интересует чисто изучение машинного обучения, различных математических подходов и Вы не торопитесь это применять в реальных бизнес-задачах — для Вас доступно большое количество курсов на платформах Coursera, Edx и многих других. После которых Вы можете заняться решением задач на Kaggle.

Но наш опыт показывает, что даже участие и успешное выступление в соревнованиях Kaggle не помогают при решении индустриальных задач (к похожему заключению пришли и любители соревнований по спортивному программированию – участие в соревнованиях типа ACM имеет мало общего с индустриальной разработкой ПО). Более того, данный опыт приобретается лишь методом проб и ошибок и никогда не будет описан в книгах – даже мы на своих лекциях рассказываем не все тонкости, которые применили на практике.

Помимо обновления нашего основного курса мы также датах начала наших курсов:

До встречи в Школе Данных!)