Курсы современных профессий

поэтому передаваемые техники и знания практические позволяющие прочувствовать и увидеть как устроена современная... Курс флористики 'Базовий. Інтенсив' призначений для всіх, хто хоче реалізувати себе в флористиці. Курс дозволяє опанувати професію 'флорист'. Курс включає основні теми, що розкривають підходи до створення дизайнерських букетів, інтер'єрних композицій та весільного оформлення. Курс складається з трьох відеоуроків, які демонструють техніки та знання, необхідні для роботи в комерційній флористиці.

Первушов Артем Владимирович Последнее обновление: 10/2019русский Чему вы научитесь Классификация IT профессий... Курс призначений для HR-фахівців, які хочуть зрозуміти особливості розробки програмного забезпечення в IT-сфері. Курс розкриває основну інформацію про IT-сферу в цілому та профілі IT-фахівців, необхідну для фахівця з підбору персоналу. На курсі вивчається: а) Класифікація IT-проектів та процесів їх розробки б) Опис IT-професій та навичок. На практичному занятті ми вчимося аналізувати резюме IT-фахівців на "чесність" та адекватність досвіду роботи. Класифікація IT-професій Вимоги в IT Ролі в IT-проекті Технічні компетенції IT-фахівця Нетехнічні компетенції IT-фахівця Первинна оцінка IT-фахівця Відповідальність HR та експерта на інтерв'ю

сверточными и остаточными нейросетями Рейтинг: 3,8 из 53,8 (18 оценок)208 студента Авторы: Центр digital-профессий... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.

распознавания объектов на изображениях Рейтинг: 4,0 из 54,0 (20 оценок)135 студента Авторы: Центр digital-профессий... Перший курс серії Машинне зріння присвячений розпізнаванню зображень за допомогою нейронних мереж на Python. Курс складається з трьох великих частин: Введення в нейронні мережі, Розпізнавання цифр та Розпізнавання автомобільних номерів. Після проходження курсу ви зможете розробляти та навчати нейронні мережі на Python, використовуючи Keras/TensorFlow. Курс містить 5 відеоуроків, а також курсовий проект, під час якого ви створите власну навчену нейронну мережу, яка зможе розпізнавати номери автомобілів на фотографіях.

, PCA, ICA, NMF, MDS, t- SNEРейтинг: 4,4 из 54,4 (18 оценок)146 студента Авторы: Центр digital-профессий... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.

На этом курсе вы научитесь создавать приложения под iOS и Android. Курс по мобильному дизайну даст вам все необходимые знания и навыки для работы в перспективной индустрии.Если вы новичок в дизайне, для вас это станет отличной возможностью освоить востребованную профессию. Дизайнеры с опытом смогут открыть для себя новое направление и увеличить заработок.Овладейте созданием удобного для пользователей интерфейса мобильного приложения и войдите в трендовую нишу!Зачем учиться мобильному дизайну?низкая конкуренция: всего 24% дизайнеров знают, как создать качественные мобильные приложениядефицит специалистов на рынке: 1000 компаний сейчас ищут дизайнера приложенийвысокий доход: зарплата новичка в этой сфере – $1000перспективность: мобильный трафик стремительно растет, а значит потребность в специалистах этой ниши будет увеличиватьсяПовысьте свою ценность на рынке дизайна с помощью востребованных навыков!Что вы вынесете из курса по созданию дизайна мобильного приложения?поймете разницу между дизайном мобильного приложения и дизайном вебанаучитесь анализировать рынок и аудиториюузнаете, как создавать сценарии использования продуктапопрактикуетесь в формировании карты приложенийпоймете, как формировать логику продукта и строить понятную навигациюнаучитесь корректно отображать контентосвоите тестирование чернового прототипа мобильных приложенийузнаете особенности дизайна для разных платформ – iOS и Androidпознакомитесь с инструментами визуального дизайна: Adobe Photoshop, Sketch, Figma, Adobe XD, InVision Studioпопрактикуетесь в рисовании кликабельного прототипа приложенияузнаете, как создавать анимацию интерфейса мобильного приложения в разных программахсоздадите свое первое мобильное приложениенаучитесь наиболее выгодно и эффектно презентовать готовую работудобавите проекты в портфолиоИзучите полный цикл создания дизайна мобильного приложения: от формирования идеи до передачи проекта разработчикам и подготовки к релизу!Почему стоит изучать мобильный дизайн у нас?Мы уделяем много внимания не только вопросам визуального дизайна мобильного приложения, но и проектированию интерфейса мобильного приложения.Закрепляем теорию практикой: в каждом модуле есть подробные объяснения темы и задания для самостоятельного выполнения.Мы детально разбираем каждое практическое задание, чтобы вы наверняка усвоили пройденный материал.Увеличиваем сложность постепенно, чтобы вам было по силам освоить всю программу курса.Гарантируем возврат полной стоимости, если курс вам не подошел.

нейросети для работы с временными рядами Рейтинг: 0,0 из 50,0 (0 оценок)5 студента Авторы: Центр digital-профессий... Це додатковий курс програми Машинного навчання від ITtensive з аналізу часових рядів. Курс складається з трьох практичних завдань, які дозволяють прогнозувати ціни на ф'ючерси на зерно, курс долара до рубля та активність споживачів електроенергії. Курс надає теоретичні знання про базові техніки, моделі та методологію аналізу часових рядів, а також про рекурентні нейронні мережі, LSTM, GRU, ConvLSTM та BiLSTM. Курс містить 4 відео та сертифікат про успішне завершення.

Видео, упражнения и скачиваемые материалы помогут вам сложить полное представление о профессии.... Цей курс є вступом до роботи тестувальника. В ньому міститься вся базова теорія тестування. Відео, вправи та завантажувані матеріали допоможуть вам скласти повне уявлення про професію. Після курсу ви зможете отримати свою першу роботу, місце в інтернатурі або на стажуванні. Курс також може мотивувати вас продовжувати навчання самостійно. Для закріплення теоретичних знань та формування навичок спробуйте написати тест-кейси, чек-листи та баг-репорти для додатків, якими ви користуєтеся щодня. Після курсу ви зможете: зрозуміти базову теорію тестування; створювати тестову документацію; працювати з Agile та класичними методологіями розробки; тестувати вебта мобільні додатки; розуміти клієнт-серверну архітектуру; використовувати Jira.

дизайн Дизайн мобильных приложений Просмотреть этот курс Pro UX/ UI Mobile Design (2020) Освойте профессию... Курс Дизайн Мобільних Приложений (2020) допоможе креативним людям з умінням аналітично мислити заробляти гроші на фрілансі з будь-якої точки світу. На курсі ви навчитеся створювати та проектувати дизайн мобільних додатків, не обов'язково вміти малювати, але потрібне бажання та вміння вчитися. Курс включає веб-дизайн, дизайн мобільних додатків, методології дизайну, інфографіку, графічний дизайн та UX проектування. Курс містить 5 відеоуроків, повний пожиттєвий доступ, доступ через мобільні пристрої та телевізор, а також сертифікат про успішне завершення.

чат-ботов и автоматические цепочки разговора в Мессенджере Фейсбук Получите новую востребованную профессию... Курс призначений для маркетологів, фрілансерів та підприємців, які хочуть навчитися створювати чат-ботів в Facebook Messenger для свого бізнесу або для клієнтів без технічних навичок. Ви дізнаєтеся про основи месенджер-маркетингу, продажів через чат-ботів та монетизації вашого нового навичка. Крім того, ви зможете створювати автоматичні цепочки розмов в Facebook Messenger, встановлювати чат-бот на сайт, створювати виджети та лендінги для чат-бота. Курс містить 5 відеоуроків, пожиттєвий доступ та сертифікат про успішне завершення.

Данный курс посвящен гибридному объектно-функциональному языку программирования Scala. Он рассчитан на программистов на Java уровня от твердый Junior или Middle. Возможен также переход из других объектно-ориентированных языков - Python, C#, PHP. Для прохождения курса потребуется около трех месяцев при затратах 6-10 часов в неделю при условии, что Вы хорошо понимаете базовые идеи современного промышленного программирования: шаблоны проектирования, generics, рекурсивные алгоритмы, XML/JSON, Объектно-Ориентированное Программирование (наследование, композиция, агрегация, инкапсуляция, сокрытие информации, полиморфизм).

линейные метрики и простые модели Рейтинг: 3,5 из 53,5 (3 оценок)22 студента Авторы: Центр digital-профессий... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

кластеры в данных и искать аномалии Рейтинг: 5,0 из 55,0 (1 оценка)47 студента Авторы: Центр digital-профессий... Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.

Чему вы научитесь Получите полное понимание того, как создавать современные Веб-приложения с использованием... Цей курс призначений для веб-розробників, фронтенд-розробників, фрілансерів та всіх, хто бажає навчитися створювати сучасні веб-додатки з використанням Angular. Курс надає всі основи про модулі, директиви, компоненти, прив'язку даних, маршрутизацію, роботу з HTTP та багато іншого! Кожен розділ підкріплений реальним проектом. Всі приклади демонструють можливості Angular та показують, як їх правильно застосовувати на практиці. Після закінчення курсу ви зможете створювати додатки будь-якої функціональності та створите свій повноцінний Інтернет Магазин з використанням сучасних технологій. Навчитесь про найважливіші та необхідні функції фреймворка.

Курс Project Manager в Web-разработке с нуля предназначен для студентов и новичков в ИТ, которые хотят изучить новую профессию и попробовать себя в менеджменте быстро развивающейся IT-отрасли. Курс ведет Ольга Попретинская, руководитель клиентского отдела BrainForce, Project Manager с десятилетним стажем. На курсе вы получите нюансы работы проджекта, про которые мало кто говорит, а знают о них только топ компании рынка разработки. Курс является основной базой для стажировки в BrainForce. После его освоения вы можете стать частью команды BrainForce или открыть представительство BrainForce в вашем городе и стране. Для успешного прохождения курса необходимо пройти его до конца и не останавливаться. На курсе вы изучите технологические процессы в Web разработке, управление бюджетом, командой и взаимоотношения с клиентами, методологии ведения проектов в Web, Soft Skills и Time Management.