Курс Full-Stack Data Scientist направлен на то, чтобы помочь вам изучить полный цикл выявления бизнес-проблемы, анализа источников данных и декодирования, если необходимо больше данных, преобразования данных, чтобы их можно было поместить в алгоритм ML, обучение моделей, измеряя, насколько хорошо модели решают бизнес-проблемы, и их реализацию.

В качестве Full-Stack Data Scientist вы будете нести ответственность за идентификацию рукописных цифр, создание механизма рекомендаций, практическое исследование банковских данных, классификацию типов исследований рака, обнаружение объектов в прямом эфире, веб-камеры, видеофайлы. на ютубе сентиментальный разбор для ознакомления. Курс обучения и сертификации Full-Stack Data Scientist научит вас всему этому.

Ключевая особенность:

  • Онлайн-программы Full-Stack Data Scientist и обучающие программы в классе каждые выходные
  • Правильные рекомендации и лайфхаки для работы с наукой о данных
  • Бесплатные практические тесты и учебные материалы
  • Тренеры с опытом работы более 12 лет
  • Получите стипендию до 80% от Global Skill Development Council

Программа оценки стипендий GSDC:

Глобальный совет по развитию навыков. Поставщик этой сертификации в настоящее время предлагает программу оценки стипендий, в которой вы должны пройти оценочный тест и получить стипендию до 80% от Глобального совета по развитию навыков для этой программы обучения и сертификации Full Stack Data Scientist.

Стандартная стоимость сертификации и обучения сертифицированного специалиста по данным Full Stack составляет 1300 долларов США/-.

Структура льготных цен на Стипендию GSDC Full Stack Data Scientist следующая: Подать заявку на эту стипендию

Структура Full-Stack Data Scientist

Этот курс обучения и сертификации Full-Stack Data Scientist включает в себя в общей сложности 3 сертификата с обучением для сертифицированного специалиста по бизнес-аналитике, сертифицированного мастера машинного обучения, сертифицированного инженера DevOps.

Программа курса:

Учебная программа курса Full-Stack Data Scientist в основном ориентирована на обмен глубокими знаниями о:

  1. Практический пример управления оттоком клиентов в телекоммуникациях
  2. Идентификация рукописных цифр
  3. Создание механизма рекомендаций
  4. Практический кейс по банковским данным
  5. Классификация рака – тематическое исследование
  6. Обнаружение объектов в прямом эфире, веб-камерах, видеофайлах или YouTube
  7. Анализатор настроений для отзывов

Программа экзамена:

1. Управление продуктом (BA)

  1. Бизнес-анализ и обзор заинтересованных сторон
  2. Коммуникация, планирование, оценка, расстановка приоритетов
  3. Обзор инструментов BA и проектная документация
  4. Управление заинтересованными сторонами BPMN, выявление требований и управление
  5. Анализ предприятия, Agile и Scrum
  6. Базы данных SQL и NoSQL
  7. Глубокое погружение в MySQL
  8. Потоковая обработка
  9. Пакетная обработка
  10. Конвейеры данных
  11. Технологии больших данных
  12. Искра и Хадуп
  13. Поток воздуха
  14. Python для науки о данных
  15. Подробная учебная программа Python — требуется для науки о данных
  16. Библиотеки аналитики данных
  17. Визуализация данных — matplotlib, seaborn, plotly
  18. Исследовательский анализ данных
  19. Обзор науки о данных
  20. Понимание бизнес-задач
  21. Статистика для науки о данных [необходимо подробное описание]
  22. Обзор и методы машинного обучения
  23. Контролируемое машинное обучение
  24. Алгоритмы — линейная регрессия, логистическая регрессия, решение, случайный лес, SVM
  25. Неконтролируемое машинное обучение — алгоритмы кластеризации
  26. ИИ и наука о данных
  27. ANN, RNN, CNN Обзор
  28. Обзор глубокого обучения
  29. Инфраструктура
  30. Автоматизация
  31. Мониторинг, надежность
  32. Микросервисная архитектура
  33. Докер
  34. Кубернетес
  35. Ансибль
  36. Инструменты для развертывания модели
  37. Непрерывная интеграция и развертывание — Дженкинс
  38. Обзор AWS и важные сервисы AWS
  39. Развертывание модели машинного обучения на AWS

Предпосылки:

Профессионалы, которые принадлежат к следующим областям, имеют право пройти курс Full Stack Data Scientist:

  1. Менеджеры ИТ-услуг
  2. Менеджеры проектов и программ
  3. Бизнес-аналитики
  4. Профессионалы тестирования
  5. Профессионалы центров обработки данных
  6. Менеджеры релизов
  7. Менеджеры изменений
  8. Системные архитекторы
  9. Системные инженеры
  10. Менеджеры проектов, менеджеры программ, менеджеры по доставке
  11. Разработчики программного обеспечения / Руководители групп
  12. Менеджеры по развитию/продажам
  13. Представители службы поддержки клиентов
  14. Гарантия качества
  15. Эксперт в области информационных технологий/KPO/BPO
  16. Веб-разработчики
  17. Разработчики приложений

Стиль проведения обучения:

Этот курс Full Stack Data Scientist посвящен экспериментальному обучению. Материал этого курса разбит на интерактивные сессии.

Мало того, если вы участвуете, ожидайте, что вас побалуют интересными групповыми мероприятиями. Таким образом, вы получите шанс применить теорию на практике.

Эта тренировка не будет похожа на любую обычную тренировку, которую вы себе представляете. Мы следуем широкому спектру творческих методологий, которые позволят вам напрячь свое серое вещество и зарядиться энергией для участия.

Ключевыми особенностями нашей программы обучения будут:

  1. Тренинги в формате сторителлинга
  2. Выставка концепций на профессиональных примерах
  3. Самоанализ и групповые обсуждения
  4. Тематические исследования как применение понятий, которым обучали
  5. Яркие презентации наряду с индивидуальными и командными мероприятиями
  6. Рекомендации по чтению после тренировки

Преимущества обучения Full-Stack Data Scientist:

  1. Помогает получить опыт в области управления продуктами, проектирования данных, машинного обучения, бэкэнд-инжиниринга и DevOps.
  2. Охватывает жизненный цикл проекта машинного обучения
  3. Инвестирует в разработку программного обеспечения
  4. Наряду с тем, что вы разбираетесь в технических вопросах, это также помогает вам получить знания в других областях.

Формат экзамена:

Экзамен Full-Stack Data Scientist состоит из трех этапов:

  1. Во-первых, вам необходимо пройти сертификацию специалиста по бизнес-аналитике.
  2. Затем вам нужно будет пройти сертификацию сертифицированного мастера машинного обучения.
  3. Наконец, вы получите сертификат инженера DevOps.

После завершения этих 3 сертификатов вы будете объявлены сертифицированным Full Stack Data Scientist, а также будете награждены сертификатом и значком.

Факультет:

Обучение Full-Stack Data Scientist проводится аккредитованными тренерами. Преподавателями этого курса являются высококвалифицированные специалисты с более чем 10-летним опытом работы в отрасли. В настоящее время они работают в многонациональных компаниях и подготовили более 5000 специалистов.

Первоначально опубликовано на https://www.novelvista.com.