Факультет Data Science в медицине [GeekBrains]

Посмотреть вложение 860304 ДЛИТЕЛЬНОСТЬ 24 месяца Data Scientist анализирует большой объём данных, прогнозирует события и помогает находить неочевидные закономерности. С помощью машинного обучения он может ставить диагнозы, обнаруживать болезни и персонализировать лечение. Кому подойдет курс - Новичкам в Data Science Станете специалистом по Data Science с нуля: освоите аналитику в медицине, бизнесе и других направлениях. - IT-специалистам Поможем систематизировать знания в Data Science, ускорить карьерный рост и больше зарабатывать. - Медработникам Освоите IT-специализацию в знакомой нише, увеличите доход и сможете улучшать жизнь сотен людей с помощью искусственного интеллекта. Посмотреть вложение 860317 Подготовительный блок Их необязательно проходить, но они помогут настроиться на обучение. Курсы: Видеокурс: как учиться эффективно Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть. 7 уроков Git. Базовый курс Вы освоите все ключевые операции в системе: создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений и многое другое.Курс приблизит вас к прохождению собеседования, где несколько вопросов обычно посвящены системе контроля версий. 13 уроков Основы математики Это подготовительный курс, в котором студенты восполнят необходимые базовые знания по математике.Курс позволит облегчить вхождение в профессию. 14 уроков I четверть Программирование и машинное обучение Освоите Python и восполните знания по математике для дальнейшего освоения профессии. Проект — Разведочный анализ данных (EDA) Курсы: Встреча студентов с деканом факультета Основы языка Python Вы узнаете, как создаются объекты в Python и к каким типам данных они могут относиться, научитесь работать с циклами, писать функции, импортировать модули и библиотеки, работать с файлами, основам ООП. 11 уроков Введение в высшую математику Научим решать задачи из линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа и теории вероятностей. 6 уроков Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn Освоите инструменты дата-сайентиста. Узнаете, как работают библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными. 10 уроков II четверть Математика для Data Science Проекты — Модель предсказания цены на недвижимость — Модель прогнозирования среднего балла на ЕГЭ Курсы: Введение в математический анализ Сможете находить производные сложных функций, отличать биекцию от сюръекции, работать с множествами, интегралами и пределами. 11 уроков Линейная алгебра Расскажем о линейном пространстве, линейных преобразованиях и системах уравнений. Познакомитесь с матрицами, сингулярным разложением и матричными операциями. 5 уроков Теория вероятностей и математическая статистика Научитесь проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом. 8 уроков Алгоритмы и структуры данных на Python Потренируетесь решать задачи с помощью фундаментальных алгоритмов и структур данных. 8 уроков Алгоритмы анализа данных Узнаете, как устроены алгоритмы. 8 уроков III четверть Библиотеки Python и MySQL Научитесь проектировать базы данных и проверять статистические гипотезы. Проекты: — Модель кредитного скоринга для банка — Рабочая база данных на основе анализа интерфейса сервиса или личного проекта Курсы: Библиотеки Python для Data Science: продолжение Вы научитесь анализировать данные и проверять статистические гипотезы, потренируетесь строить и интерпретировать модели классификации. 4 урока Linux. Рабочая станция Познакомитесь с устройством файловой системы Linux, поработаете в планировщике задач, изучите основы сетевой безопасности. 8 уроков Основы реляционных баз данных. MySQL Научитесь проектировать и работать с базами данных на самой популярной СУБД. 12 уроков IV четверть Нейронные сети Научитесь работать со свёрточными и рекуррентными сетями, а также работать с PyTorch и создавать циклы обучения моделей. Проекты — Нейронная сеть, которая умеет распознавать изображения — Приложение, которое анализирует объекты в кадре и выводит их — Чат-бот Курсы: Введение в нейронные сети Расскажем, как работают библиотеки машинного обучение Keras и TensorFlow, свёрточные и рекуррентные нейронные сети. 8 уроков Глубокое обучение в компьютерном зрении Получите знания о том, как устроена работа нейронных сетей в компьютерном зрении. 8 уроков Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей Познакомитесь с архитектурой рекуррентных и нейронных сетей (LSTM, U-net). Научитесь работать с PyTorch: создавать циклы обучения модели для классификации изображений, работать с дискриминатором и генератором, распознавать эмоции по снимкам. 5 уроков V четверть Задачи искусственного интеллекта Курсы: Машинное обучение в бизнесе Ознакомитесь с прикладными задачами, в которых машинное обучение хорошо работает и приносит пользу в виде увеличения финансовых показателей либо улучшения (автоматизации) процессов в компании. 9 уроков Введение в обработку естественного языка Сможете ориентироваться в подходах классической обработки текстов и в нейросетевых подходах, будете знать как выстроить пайплайн для построения бота говорилки и как применять к нему разные технологии генерации фраз. 16 уроков VI четверть Анализ данных в медицине Узнаете, как извлекать из данных полезную информацию и использовать её в решении задач. Проекты — Научитесь определять эффективность лекарств Курсы: Язык R для анализа данных Научитесь производить различные манипуляции с данными, начиная от импорта данных и заканчивая их подготовкой к дальнейшему статистическому анализу с использованием готовых функций пакетов dplyr, lubridate, а также применять самостоятельно написанные функции и циклы. 6 уроков Введение в молекулярную биологию и генетику После прохождения курса по введению в молекулярную биологию вы сможете работать с обработанными генетическими данными, понимать их особенности и происхождение, а так же автоматически получать их из баз данных NCBI, KEGG, PDB. 6 уроков Введение в анализ данных в медицине Узнаете о том, какие профессии есть в сфере анализа медицинских данных, что представляют из себя эти данные и для решения каких задач используются. 8 уроков Прикладная статистика в медицине Узнаете, какие статистические методы применяются для анализа медицинских данных и на практике научитесь их использовать. В конце курса вас ожидает итоговый проект, где вы самостоятельно сможете определить эффективность лекарства. 9 уроков VII четверть Прикладные задачи анализа медицинских данных Научитесь использовать машинное обучения в различных медицинских задачах. Проекты — Пройдёте соревнование после каждого курса Курсы Прогнозирование и диагностика в медицине с помощью машинного обучения Научитесь применять методы машинного обучения на примере реального набора данных по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ. 4 урока Computer Vision для медицинских изображений Перейдёте к более сложным задачам: сегментации и классификации изображений по КТ и МРТ. 4 урока Применение NLP в здравоохранении В завершающей части познакомитесь с типовыми задачами обработки естественного языка: классификацией и поиском именованных сущностей. 4 урока Курсы со свободной датой старта Курсы: Подготовка к собеседованию Рассмотрим особенности IT-специальностей, правила составления резюме и портфолио, отклика на вакансии и собеседования с работодателем. Курс покажет возможности работы на фрилансе и ее тонкости, научит использовать биржи фриланса. Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle Рассмотрим основные этапы соревнований по машинному обучению, научимся детально визуализировать данные и находить скрытые инсайты в данных, подробно остановимся на построении стратегии валидации моделей, рассмотрим разнообразные... Полная программа курса в удобном виде: Посмотреть вложение 860322 Посмотреть вложение 860323