Data Learn is an open-source educational platform whose main goal is to share technical knowledge / Data Learn - это открытый ресурс, главная задача которого - научить вас.
Так как мы не коммерческая организация, мы очень хотим, чтобы наше время, затраченное на создание материалов, помогло вам. И у нас реальные учителя, которые работали в крупнейших компаниях в разных странах и городах и хотят помочь другим стать чуточку успешней ;)
Это репозиторий курса ML-101. Но, перед тем как перейти к самому курсу, позвольте нам кратко рассказать вам о нас.
Пожалуйста дочитайте страницу до конца и вы найдете всю необходимую информацию.
На нашей платформе есть ряд курсов. Со временем их число будет увеличиваться.
Getting Started with Machine Learning and Data Science (ML-101) -курс от Анастасии Риццо о теории Машинного Обучения и Data Science, с понятной теорией и практическими кейсами из реальной жизни. Курс включает в себя 3 модуля: Первый модуль про теорию Машинного Обучения и Data Science; Второй модуль посвящен Регрессии (теория и практика); Третий модуль про Классификацию (тоже теория и 2 практических кейса). Курс позволяет вам примерить профессию Data Scientist на себя и особенно подойдет тем, кому страшно, но очень интересно начать изучать данную тематику.
Registration / Регистрируйтесь на курс ML-101
Getting Started with Analytics (Data) Engineering (DE-101) - курс от Дмитрия Аношина о работе инженером данных и 10+ летний опыт создания аналитических решений в России, Европе, Канаде и США. Курс включает в себя базовые вещи, такие как Business Intelligence инструменты, базы данных, ETL инструменты, облачные вычисления и многое другое. Даже если у вас нет опыта с данными, то это вам не помешает. Первые несколько модулей будут посвящены основам аналитики и классическим задачам: Business Intelligence (отчетность, визуализация, хранилище данных, SQL, Excel, интеграция данных). Это будет достаточно для профессии BI разработчик, Аналитик и тп. Начиная с 5-6 модуля мы начнем углубляться непосредственно в работу Инженера Данных, опираясь на знания, полученные на начальных этапах.
Регистрируйтесь на курс DE-101
Также нам бы хотелось выделить еще один элемент - Аналитическое Комьюнити для Женщин. Мы видим большой спрос на такого рода сообщества на западе и думаем, что было бы классно иметь такое в русскоязычном сообществе для того, чтобы прекрасная половина могла изучать аналитику и технологии в своей комфортной зоне и со своей скоростью. Мы бы хотели, чтобы нашлись заинтересованные девушки, кто будет развивать это направление, а мы помогали бы с контентом (на данном этапе в этом направлении пока ничего не делается).
Возглавить женское Data Community
Также у нас есть отличная возможность проводить вебинары и приглашать спикеров со всего мира. Возможно, получится даже привлечь компании, которые будут заинтересованы в специалистах. Да и само сообщество должно помочь в поиске работы и сотрудников.
Сложно осуществить всё задуманное в одиночку, будьте проактивными и помогайте!
-
Bы регистрируетесь на сайте Data Learn или прямо на страницe курсa Курс ML-101
-
Вы подаете в телеграм канал Data Learn. Вам там ответят на любой вопрос! (Раньше у нас был slack, и он даже еще есть, но талеграм чат оказался удобней для всех!)
-
Пройдите опрос, если еще не прошли! Так мы узнаем о вас еще больше!
Всем спасибо и до встречи на курсах на канале Data Learn и в нашем сообществе Data Learn в Telegram.
Перейти к курсу на GitHub ML-101.