стань аналитиком данных
за 6 месяцев
и гарантированно получи
работу за рубежом
и гарантированно получи
работу за рубежом
сентябрь '24
junior level
или $401 $429 в мес в течение 1 года
с учетом комиссии банка
с учетом комиссии банка
или $3,605 $5,150
Мы используем куки, чтобы улучшить ваш пользовательский опыт. Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей политикой куки.
Принять
первая полноценная программа подготовки к работе на международном рынке
преподаватели с большим опытом работы и преподавания
карьерный блок с коучами с опытом трудоустройства сотен разработчиков за рубежом
подбор менторов-практиков с локации, которая вам интересна
с начала курса вас ждут гостевые встречи с профессионалами с рынка США, UK, Европы и Азии, которые будут делиться своим опытом
Чем занимается
аналитик данных?
аналитик данных?
Собирает и анализирует большие данные: обрабатывает, изучает и делает выводы. Он помогает узнать клиента, глубоко изучает продукт и напрямую влияет на бизнес-процессы.
Эти специалисты проводят A/B тесты, выявляют тенденции в поведении клиентов, проверяют гипотезы.
Работа аналитика помогает компаниям в снижении рисков при запуске проектов, принятии объективных решений и оптимизации процессов.
Эти специалисты проводят A/B тесты, выявляют тенденции в поведении клиентов, проверяют гипотезы.
Работа аналитика помогает компаниям в снижении рисков при запуске проектов, принятии объективных решений и оптимизации процессов.
Персонализированная программа обучения
Поддержка 24/7
Вся учеба идет в живой трансляции, и студенты окружены обратной связью и поддержкой от кураторов и наставников. Мы считаем, что только живое общение обеспечивает полноценное погружение в профессию.Маленькие группы
Персонализированный учебный опыт
Группы до 15 человек.
Мы создаём проектно-ориентированную среду и уделяем внимание каждому студенту — помогаем развивать pet-проекты и прокачивать навыки управления продуктом. Наш ключевой показатель — это приобретенный скиллсет по анализу данных и разработке реальных проектов. В рамках учебной программы студентам уделяется больше внимания благодаря небольшим группам.
Наши партнеры
Нашими партнерами являются престижные образовательные организации: Flow, Startup School, МФТИ, Women In Tech, NYU Steinhardt, Cloud и др.
Выдаем сертификат
После сдачи проекта выдаем сертификат о прохождении курса, который является подтверждением ваших навыков и ценится работодателями
Образовательная лицензия
Школа Mathshub имеет образовательную лицензия № Л035-01298-77/00683559. Мы выдаем диплом о дополнительном образовании. Есть возможность получить налоговый вычет за обучение.
Программа
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
ПРОЕКТ
Создание чат-бота для Telegram на любую интересующую тему с содержанием парсинга и обработки информации со стороннего ресурса. Чат-бота, который будет просто реагировать разными фразами, зашитыми в коде — недостаточно.
Цель проекта — разработать чат-бота, способного взаимодействовать с пользователями и предоставлять полезную информацию.
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Строки
- Списки
- Цикл for
- Вложенные списки
- Условный оператор. Цикл while
- Функции
- Структуры данных в Python: List and tuples, Dictionary and Sets
- Pandas для анализа данных
- Предобработка данных
- Анализ данных и оформление результатов в Jupyter Notebook
- Сортировка, поиск, регулярные выражения.
- Итераторы и генераторы
- Numpy
- Введение в ООП.
ПРОЕКТ
Создание чат-бота для Telegram на любую интересующую тему с содержанием парсинга и обработки информации со стороннего ресурса. Чат-бота, который будет просто реагировать разными фразами, зашитыми в коде — недостаточно.
Цель проекта — разработать чат-бота, способного взаимодействовать с пользователями и предоставлять полезную информацию.
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Основы программирования на Python
- Написание и отладка кода
- Работа со сторонними библиотеками и чтение документации
- Умение находить нужную информацию и применять в своих проектах
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Основы базы данных, структура данных
- создание таблиц и DDL команды
- SELECT, WHERE
- Все виды join
- Group by, Having
- Оконные функции, фреймы оконных функций
- Индексы и оптимизация запросов
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Чтение данных из таблиц с помощью SELECT запросов с нужными условиями
- Создание таблиц, запись данных в таблицу
- Расчет агрегатных значений
- Соединение данных из разных таблиц
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
Защита Kaggle по EDA:
Исследовательский проект в команде по изучению данных, выдвижению и проверке гипотез, а также презентация перед сокурсниками.
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Введение в разведывательный анализ данных. Алгоритмы и методы
- Математическая статистика в контексте EDA. Типы признаков
- Линейная алгебра в контексте Линейных методов.
- Математический анализ в контексте задачи оптимизации
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Теория вероятностей в контексте Наивного Байесовского классификатора
- Анализ данных
Защита Kaggle по EDA:
Исследовательский проект в команде по изучению данных, выдвижению и проверке гипотез, а также презентация перед сокурсниками.
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Умение работать с исследовательским анализом данных
- Умение строить графики и работать с ними
- Умение исправлять проблемы в данных
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Алгоритмы и структуры данных
- Линейный и бинарный поиск
- Сложность алгоритма
- Как оценивать время исполнения
- Как решать алгоритмические задачи
- Как тестировать свою программу
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Освоение популярных алгоритмов: линейный и бинарный поиск
- Умение оценить время исполнения алгоритма
- Умение решать алгоритмические задачи
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Степени и логарифм. Пределы и последовательности.
- Функции и их графики
- Дифференцирование
- Интегрирование
- Векторы, матрицы и операции с ними
- Сингулярное разложение матриц
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Освоение основных понятий математики, матрицы, функций, операторы и умение с ними работать.
- Освоение математической статистики и теории вероятностей.
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
Анализ гипотез по улучшению работы маркетплейса или логистической компании (на выбор)
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Зачем нужна статистика и A/B тесты
- Доверительные интервалы
- Статистики распределений, взаимосвязь случайных величин, показатели корреляции
- Проверка гипотез, параметрические статистические критерии
- Непараметрические статистические критерии
- Метод максимума правдоподобия и ядерная оценка плотности
- Дизайн A/B эксперимента
- А/А-эксперименты и валидация методики экспериментирования
- Ошибки при проведении A/B тестов
- Увеличение чувствительности А/В тестов
- Невозможность проведения А/В тестов
- Roll-out test
- Causal Inference
Анализ гипотез по улучшению работы маркетплейса или логистической компании (на выбор)
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Умение выдвигать гипотезы, планировать эксперименты и оценивать их результаты на основе статистики.
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
- Гипотезы и работа с ними
- Метрики и работа с Amplitude
- От стратегии до тактики через управление метриками
- Освоение основ работы продуктового аналитика
- Освоение продуктовых метрик, как их выбирать, считать и оценивать
СОДЕРЖАНИЕ МОДУЛЯ
Визуализация типа “Портретник”. Вы сделаете визуализацию типа “Портретник”. Где сущностью будет ваш клиент. Данные знакомые — с которыми работали на практике.
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Как работает и для чего нужна визуализация
- Как обманывать с помощью графиков
- Принципы хорошего графика
- Основы в построении отчетов, разбор разных BI-инструментов
- Много времени уделим практике и вместе освоимся в интерфейсе Tableau.
Визуализация типа “Портретник”. Вы сделаете визуализацию типа “Портретник”. Где сущностью будет ваш клиент. Данные знакомые — с которыми работали на практике.
ПРИОБРЕТЕННЫЕ НАВЫКИ
- Умение превращать информацию в наглядное и понятное представление с помощью диаграмм, графиков, таблиц и других визуальных элементов, легко воспринимать и анализировать большие объемы данных, а также выявлять связи и тренды.
УЗНАТЬ ПРОГРАММУ
После заполнения формы вы сможете скачать полную программу курса
КОУЧИНГОВАЯ ПРОГРАММА
С самого начала учебы вы начнете работать над построением карьерных целей, а мы будет направлять вас на протяжении всего обучения.
- Наташа
СолнечнаяICF / карьерный консалтингпоиск работы в IT / трудоустройство / soft skills - Дарья
СажинаHR в IT / DIGITALпоиск работы в IT / HR - Наталья
сметанинаHR в IT / КоучКарьерный коучинг /поиск работы в IT / HR
Процесс обучения
ПРЕПОДАВАТЕЛИ
Практикующие в индустриях преподаватели из ШАДа, НИУ ВШЭ, МФТИ, Y-Data уделяют внимание каждому студенту благодаря живым занятиям.
- Анна
ЧувилинаЯндекс / НИУ ВШЭ / Harbour Space Universityразработка на Python MLE - Татьяна
ГайнцеваPhilips / Deep Learning Schoolмашинное обучение и компьютерное зрение - Игорь
СлинькоBrickit / Samsung / Яндексмашинное обучение и компьютерное зрение - Юлдуз
ФаттаховаРуководитель AI-проектов в CберData Science / ML - Айра
МонгушMathshub / VK / Aitargetуправление продуктом и маркетинг - Алена
ТресковаЯндекс / ozon / Tele 2 / М.видеоML / Data Science - София ЛукьяноваСбер / Сколково / Avanchairмашинное обучение и программирование
- Георгий
МилютинLondon Gates Education Group / ВШМ СПбГУEDA / математика / статистика / А/В тестирование
ГОСТИ MATHSHUB
Вас ждут гостевые встречи с профессионалами с рынка США, UK, Европы и Азии, которые будут делиться своим опытом.
- Максим
ШапошниковAmazon / VK / AlfabankML / CV / поиск работы в FAANG - Михаил
ТрофимовTeslaML / Kaggle / поиск работы - Татьяна
ГабрусеваLinkedInML / NLP / CV / анализ данных - Юрий
МельничекBulba / Maps.me / Aimatterпрототипирование с успешным экзитом, инвестиции в AI - Дмитрий
ЖивотворевSpotifyпоиск работы / CV - Олег
ШляжкоЯндекс / SberDevices / vkML / NLP - Денис
КалышкинI2BF / Phystech Leadership Fundметоды анализа рынка стартапа,
AI-рынок - Ольга
КовехAmazon / Яндекс / Scentbirdуправление продуктом
вопросы и ответы
Вам подойдет программа, если у вас есть готовность много и плотно работать над построением навыков разработки и прохождения интервью для получения работы за рубежом.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Цель программы — добиться того, чтобы каждый выпускник получил работу после обучения. Уже через 4 месяца со старта обучения вы проработаете Ваше резюме на английском и русском языках, начнете готовиться к собеседованиям и оформлять портфолио. Мы компенсируем стоимость обучения, если Вы не найдете работу (при соблюдении условий, описанных подробно в договоре).
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Это полностью живая программа, в отличие от других альтернатив. Мы ориентированы на подбор работы за рубежом и целимся на то, чтобы вы получили работу.
Программа уникальна, в первую очередь, благодаря карьерному блоку, который гарантирует (с соблюдением условий договора) получение работы в СНГ и за рубежом. А также благодаря опытной команде специалистов: у преподавателей курса, рецензентов и организаторов объединенный опыт разработки и управления продуктами в международных компаниях.
У каждого коуча, инструктора и преподавателя огромный опыт преподавания.
В программе предусмотрены несколько встреч с предпринимателями в сфере искусственного интеллекта, менеджерами продуктов и инженерами данных технологических компаний, таких как Amazon, Tesla и т.д.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Программа уникальна, в первую очередь, благодаря карьерному блоку, который гарантирует (с соблюдением условий договора) получение работы в СНГ и за рубежом. А также благодаря опытной команде специалистов: у преподавателей курса, рецензентов и организаторов объединенный опыт разработки и управления продуктами в международных компаниях.
У каждого коуча, инструктора и преподавателя огромный опыт преподавания.
В программе предусмотрены несколько встреч с предпринимателями в сфере искусственного интеллекта, менеджерами продуктов и инженерами данных технологических компаний, таких как Amazon, Tesla и т.д.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Мы вернем Вам стоимость обучения пропорционально остатку времени курса, а также если Вы не найдете работу (при соблюдении условий, описанных подробно в договоре).
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Занятия будут проходить два раза в неделю в понедельник и четверг с 19:00 по 20:30 (мск) в Zoom. Карьерные занятия, посвященные поиску работы, планируются по будням в 19:00 (мск). Все проведенные уроки будут доступны в записи.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Да, если выполнять домашние задания, а также системно приходить на занятия и консультации. Вам предстоит заниматься больее 60 часов в месяц и постоянно работать над программой.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
После курса вы получите онлайн-сертификат с перечислением навыков, которые вы подтвердите на экзаменах.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Для обсуждения подробных условий и отличия программы от других оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.
Отзывы студентов
«NLP ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ»
Я получила от курса больше, чем я ожидала
1. Я пришла на курс с тремя большими идеями, и самым ценным на курсе для меня был фидбек от менторов и их советы в формулировании ML задачи и решения для моего собственного проекта. В течение курса я определилась с проектом и решением!
2. Прекрасные живые лекции, где есть возможность задать напрямую вопрос ментору и их помощь в решении домашних задач.
3. Очень доброжедательное и внимательное отношение кураторов Mathshub и их поддержка студентов на 24/7, я такой поддержки нигде не получала! Это оч ценно!
Я получила от курса больше, чем я ожидала
1. Я пришла на курс с тремя большими идеями, и самым ценным на курсе для меня был фидбек от менторов и их советы в формулировании ML задачи и решения для моего собственного проекта. В течение курса я определилась с проектом и решением!
2. Прекрасные живые лекции, где есть возможность задать напрямую вопрос ментору и их помощь в решении домашних задач.
3. Очень доброжедательное и внимательное отношение кураторов Mathshub и их поддержка студентов на 24/7, я такой поддержки нигде не получала! Это оч ценно!
«NLP ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ»
Этот курс будет полезен исследователям, девелоперам, аналитикам, стартаперам, которые хотели бы погрузиться в ML и применять ML в решении бизнес или исследовательской задачи.
Огромная благодарность за дополнительные гостевые лекции с инвесторами, продакт менеджерами и ML / DS специалистами, за дополнительные материалы для самостоятельного чтения и изучения, за возможность получить фидбек от менторов по собственному проекту.
Этот курс будет полезен исследователям, девелоперам, аналитикам, стартаперам, которые хотели бы погрузиться в ML и применять ML в решении бизнес или исследовательской задачи.
Огромная благодарность за дополнительные гостевые лекции с инвесторами, продакт менеджерами и ML / DS специалистами, за дополнительные материалы для самостоятельного чтения и изучения, за возможность получить фидбек от менторов по собственному проекту.
«ML-ПРОТОТИПИРОВАНИЕ»
Очень понравился курс!
В рамках курса удалось реализовать прототип решения для улучшения креативов в динамической рекламе facebook и instagram для e-commerce клиентов.
У ребят сильная команда специалистов и хорошая структура обучения с большим объемом практики.
Самое ценное — это отличные вебинары с практикующими экспертами, в ходе которых можно сразу получить ответы на все интересующие вопросы, а также живое общение с сокурсниками, благодаря которым можно улучшить свой продукт.
Курс сложный, содержит много математики и технической информации, но менторы всегда помогают во всем разобраться в ходе очного общения.
Большое спасибо команде за то, что я не только получил хорошую практику по ML прототипированию, но и хорошо провел время в приятной компании грамотных специалистов.
Очень понравился курс!
В рамках курса удалось реализовать прототип решения для улучшения креативов в динамической рекламе facebook и instagram для e-commerce клиентов.
У ребят сильная команда специалистов и хорошая структура обучения с большим объемом практики.
Самое ценное — это отличные вебинары с практикующими экспертами, в ходе которых можно сразу получить ответы на все интересующие вопросы, а также живое общение с сокурсниками, благодаря которым можно улучшить свой продукт.
Курс сложный, содержит много математики и технической информации, но менторы всегда помогают во всем разобраться в ходе очного общения.
Большое спасибо команде за то, что я не только получил хорошую практику по ML прототипированию, но и хорошо провел время в приятной компании грамотных специалистов.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
3 «да» про курс:
да — школьного курса математики более, чем достаточно;
да — ты сразу начинаешь писать код и применять рабочие модельки для аналитики — создавать свой продукт машинного обучения;
да — продукт заработает для живых пользователей.
Отличный способ для дальнейшего развития прототипа или более подробной работы над ML-продуктами с дата-саентистами для создания профессиональных продуктов.
3 «да» про курс:
да — школьного курса математики более, чем достаточно;
да — ты сразу начинаешь писать код и применять рабочие модельки для аналитики — создавать свой продукт машинного обучения;
да — продукт заработает для живых пользователей.
Отличный способ для дальнейшего развития прототипа или более подробной работы над ML-продуктами с дата-саентистами для создания профессиональных продуктов.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
Однозначно рекомендую курс тем, кто готов приступить к ML-проекту.
Курс дал отличную базу и мотивацию для того, чтобы продолжать создавать ML-прототипы самостоятельно. Разбираясь во всем многообразии моделей и подходов, которым уделено особое внимание на лекциях, можно осознанно выбрать вектор, в котором интересно развиваться дальше, свободно читать (и главное — понимать) код, написанный другими разработчиками, статьи и книги уже на более продвинутом уровне.
Занятия помогли собрать воедино и систематизировать фрагментарные знания по ИИ, а лабораторные работы позволили преодолеть барьер неуверенности и наконец-то перейти от теории к практике и запустить свои первые модельки.
Полученные знания дают возможность не только разговаривать со специалистами на одном языке и разобраться, как работают проекты, связанные с ИИ, что очень важно для менеджеров, которые ими управляют, но и самому почувствовать себя исследователем, проверяя собственные гипотезы в рабочих и pet-проектах.
Однозначно рекомендую курс тем, кто готов приступить к ML-проекту.
Курс дал отличную базу и мотивацию для того, чтобы продолжать создавать ML-прототипы самостоятельно. Разбираясь во всем многообразии моделей и подходов, которым уделено особое внимание на лекциях, можно осознанно выбрать вектор, в котором интересно развиваться дальше, свободно читать (и главное — понимать) код, написанный другими разработчиками, статьи и книги уже на более продвинутом уровне.
Занятия помогли собрать воедино и систематизировать фрагментарные знания по ИИ, а лабораторные работы позволили преодолеть барьер неуверенности и наконец-то перейти от теории к практике и запустить свои первые модельки.
Полученные знания дают возможность не только разговаривать со специалистами на одном языке и разобраться, как работают проекты, связанные с ИИ, что очень важно для менеджеров, которые ими управляют, но и самому почувствовать себя исследователем, проверяя собственные гипотезы в рабочих и pet-проектах.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
Курс особенно подойдет для тех, кто находится со стороны бизнеса — руководителям продуктов и предпринимателям, но стремится применить машинное обучение и улучшить текущие процессы в своей компании за счет применения алгоритмов ML.
На мой взгляд, этот курс является хорошей отправной точкой для погружения как в создание ML-продукта, так и в машинное обучение, но больший упор делается всё же на продуктовую и бизнес-составляющие.
Курс особенно подойдет для тех, кто находится со стороны бизнеса — руководителям продуктов и предпринимателям, но стремится применить машинное обучение и улучшить текущие процессы в своей компании за счет применения алгоритмов ML.
На мой взгляд, этот курс является хорошей отправной точкой для погружения как в создание ML-продукта, так и в машинное обучение, но больший упор делается всё же на продуктовую и бизнес-составляющие.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
Я прошёл этот курс, так как думаю, что современный менеджер продукта должен как минимум «на перспективу» знать о машинном обучении, чтобы не отстать от рынка в будущем. Курс позволил мне ещё раз структурировать свои знания об управлении продуктом, понять основы технологий машинного обучения, а также узнать о применимости этих технологий для решения разных задач бизнеса и продукта. Материал хорошо подготовлен и структурирован; чувствуется, что уже проведено несколько итераций подготовки. Преподаватели помогают понять сложные вопросы, дают обратную связь и с готовностью принимают её в ответ.
Я прошёл этот курс, так как думаю, что современный менеджер продукта должен как минимум «на перспективу» знать о машинном обучении, чтобы не отстать от рынка в будущем. Курс позволил мне ещё раз структурировать свои знания об управлении продуктом, понять основы технологий машинного обучения, а также узнать о применимости этих технологий для решения разных задач бизнеса и продукта. Материал хорошо подготовлен и структурирован; чувствуется, что уже проведено несколько итераций подготовки. Преподаватели помогают понять сложные вопросы, дают обратную связь и с готовностью принимают её в ответ.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
Отметил для себя в курсе полезные инструменты (список курсов в начале, инструмент Google Colab, поскольку реально головная боль устанавливать кучу ПО для занятия). Очень понравился обзор helicopter view on technologies, популярные библиотеки + примеры их использования: связка код + результат. Оценить Churn rate хорошая идея — может быть, стоит подыскать примеры того, какие вещи делают компании, чтобы удержать клиента, чтобы приземлить задачу на практику.
Отметил для себя в курсе полезные инструменты (список курсов в начале, инструмент Google Colab, поскольку реально головная боль устанавливать кучу ПО для занятия). Очень понравился обзор helicopter view on technologies, популярные библиотеки + примеры их использования: связка код + результат. Оценить Churn rate хорошая идея — может быть, стоит подыскать примеры того, какие вещи делают компании, чтобы удержать клиента, чтобы приземлить задачу на практику.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
Рекомендую этот курс, так как понравилось заложенное в программе повторение важных аспектов продакт-менеджмента. Появился впервые опыт написания кода. Сформировалось примерное понимание разных моделей анализа. Лучше понял для себя, в чем заключается работа аналитика данных. Очень круто, что появляется сразу опыт программирования и что в принципе видишь сам код.
Рекомендую этот курс, так как понравилось заложенное в программе повторение важных аспектов продакт-менеджмента. Появился впервые опыт написания кода. Сформировалось примерное понимание разных моделей анализа. Лучше понял для себя, в чем заключается работа аналитика данных. Очень круто, что появляется сразу опыт программирования и что в принципе видишь сам код.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
Для меня были важны количество пройденных алгоритмов. Понравились разобранные метрики в продакт-менеджменте, предоставленные источники и ресурсы, сложность кода и его глубина. Рекомендую курс для продакт-менеджеров.
Для меня были важны количество пройденных алгоритмов. Понравились разобранные метрики в продакт-менеджменте, предоставленные источники и ресурсы, сложность кода и его глубина. Рекомендую курс для продакт-менеджеров.
«ML ДЛЯ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРОВ»
Спасибо Айре за проведенное занятие! Впечатлила общая логика работы с данными и построения модели. Рекомендую курсы Айры для диджитал-специалистов.
Спасибо Айре за проведенное занятие! Впечатлила общая логика работы с данными и построения модели. Рекомендую курсы Айры для диджитал-специалистов.
Примеры проектов в портфолио
Сервис для распознавания упоминания бренда в продаже подделок. Проект собирает изображения производителей товаров нужных категорий, распознает использование логотипа и передает клиенту ссылки на посты продавцов поддельных товаров, также автоматически подается жалоба на рекламодателя.
Сервис собирает данные пользователей по состоянию кожи лица, учитывает предыдущие продукты использования, и на основе базы ингридиентов косметики выбирает программу по уходу, экономя время специалистов и тестируя гипотезы.
Сервис упрощает анализ интервью, многочисленных исследований для специалистов в разных областях: маркетологи, продакт-менеджеры. Модель анализирует текстовые интервью, разделяет их на короткие фрагменты и ищет связки между ответами респондентов.
Facebook тестирует методы машинного обучения для замены закрытых глаз на открытые. Модель обучается на фотографиях людей с открытыми глазами и прикрепляет глаза, когда на фото пользователь моргнул. Даннный GAN метод широко используется компаниями Adobe и Pixelmator.
Ocean Plaza с помощью AI Booster провел исследование по посещаемости магазинов, считыванию эмоций клиентов на кассе, их возраст и пол, а также тепловую карту товаров (с какими товарами пользователи чаще взаимодействуют на витрине). Выяснилось, что у клиента есть большой сегмент потенциальных покупателей, для которых отсуствуют подходящие предложения, а также ряд товаров, которые стоит продвигать проактивно.
ЗАПИСАТЬСЯ НА БЕСПЛАТНУЮ
КОНСУЛЬТАЦИЮ