Лучшие курсы по Data Science в Новосибирске

• Нейросетевые решения на практике. Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
• Современные модели: обучение и ключевые механизмы. Решите задачу NER, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по CLS.
• Большие языковые модели. Настроите генерацию с distil‑deepseek в vLLM: решите генеративную задачу, адаптируете шаблоны промптов.
• Практические аспекты Seq2Seq-моделей в NLP . Проработаете пайплайн и архитектуру, проанализируете результаты для доменной адаптация в машинном переводе.
• RAG и мультимодальные модели. Построите RAG‑модель для внутренней документации.

Расширят круг компетенций или готовят к интервью в BigTech.

По мере вашего роста как разработчика от вас все чаще будет требоваться умение выстраивать масштабируемые и оптимальные архитектуры для программных систем. 

Развитие этого навыка - отличный способ выделиться из массы других разработчиков.

А еще интервью по System Design это обязательный этап собеседований в большие технологические компании. 

Его проходят при отборе как на инженерные позиции (Individual Contributor), так и на менеджерские (Engineering Manager). В большинстве случаев именно по его результатам определяется уровень соискателя и принимается решение о найме.

Программа курса:

• СБОР ТРЕБОВАНИЙ И ОЦЕНКА НАГРУЗКИ
• ВЫСОКОУРОВНЕВЫЕ СХЕМЫ И МОДУЛЬНЫЙ ДИЗАЙН
• МАСШТАБИРОВАНИЕ И ПОВЫШЕНИЕ ОТЗЫВЧИВОСТИ
• ПОДСИСТЕМЫ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ, ПОИСКА И АНАЛИТИКИ
• ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ

Погружение в профессию Data Scientist на языке Python.

Профессии после обучения - Data Scientist, Аналитик данных, Дата‑инженер.

Программа обучения:

• Базовые инструменты работы: IDE, bash, git. Python и понятия ООП. Работа с данными и визуализацией. Занятость 6-8 часов в день.
• Изучаем необходимый минимум математики и статистики, A/B-тестирование, с помощью классических моделей машинного обучения решаем базовые задачи: классификация, регрессия, кластеризация.
• Решаем задачи с помощью нейросетей. Изучаем pytorch. Строим полносвязные, свёрточные, рекуррентные сети. Применяем модели для классификации изображений, детекции объектов, классификации текста, рекомендаций.
• Деплой моделей. Разворачиваем обученные модели на облачных серверах, настраиваем PostgreSQL, Superset, Airflow. Выполняем финальный групповой проект.