Karpov.courses

Karpov.courses все записи на сайте https://s10.skladchiki.pro. Только проверенные складчины по тегу Karpov.courses
  • Гость, подпишитесь сейчас

    📥 Адрес сайта иногда меняется, чтобы быть в курсе актуального адреса, подпишитесь на телеграм «Подписаться»
  1. Скачать [karpov.courses] BI Разработка — обучение работе в Tableau. Часть 4 из 4 (Роман Бунин, Виталий Ковалев, Анастасия Кузнецова)

    Обучение работе в Tableau Научитесь создавать качественные дашборды в Tableau и соберите своё портфолио проектов ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА: АНАЛИТИК Вы уже умеете делать дашборды, но хотите, чтобы они были более понятными и лучше решали задачу бизнеса. BI-АНАЛИТИК ИЛИ BI-РАЗРАБОТЧИК Вы хотите...
  2. Скачать [karpov.courses] Симулятор ML-инженера с задачами для практики по машинному обучению (Валерий Бабушкин)

    ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА: НАЧИНАЮЩИЕ ML-ИНЖЕНЕРЫ Хотите закрепить знания, заполнить пробелы и набраться прикладного опыта, чтобы выделяться среди остальных кандидатов ML-ИНЖЕНЕРЫ С ОПЫТОМ Хотите познакомиться с новыми кейсами, с которыми не сталкиваетесь на работе, и расширить компетенции...
  3. Скачать [karpov.courses] Продвинутая аналитика данных 2023. Часть 5 (Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков)

    Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в...
  4. Скачать [karpov.courses] Продвинутая аналитика данных 2023. Часть 4 (Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков)

    Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в...
  5. Аноним

    Скачать [Karpov.Courses] Data Sciense для продвинутых (Евгений Смирнов)

    Научим управлять бизнесом, командами и процессами, используя data-driven подход Повышение качества принятых решений Крупные компании генерируют столько данных, что их невозможно изучить и осмыслить командой специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить их одновременно в...
  6. Аноним

    Скачать [karpov.courses] Хочешь стать аналитиком?

    Для кого эта программа: - Старт карьеры. У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы! - Уже работаете в аналитике. Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими...
  7. Скачать [Karpov.Courses] Инженер данных. Все части (Евгений Ермаков, Валерий Соколов)

    НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре. ДЛЯ КОГО ЭТОТ...
  8. Скачать [Karpov.Courses] Рекомендательные системы (Валерий Бабушкин, Алексей Лопатин)

    ПРОГРАММА > СЕГОДНЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ВСТРЕЧАЮТСЯ ВО МНОГИХ ПРИЛОЖЕНИЯХ, ГДЕ ЕСТЬ ПОИСК И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ. Мы разберёмся, как построить свою рекомендательную систему, используя все возможные знания о пользователях и объектах рекомендации. На практике научимся использовать алгоритмы...
  9. Скачать [karpov.courses] Продвинутая аналитика данных 2023. Часть 3 (Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков)

    Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в...
  10. Скачать [karpov.courses] Продвинутая аналитика данных 2023. Часть 2 (Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков)

    ПРОГРАММА КУРСА :// ПРОДУКТОВЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ОТЧЕТНОСТИ Разработка дашборда — один из самых популярных запросов к аналитику со стороны команды. Часто это не решает проблему заказчика. А без понимания, зачем дашборд создан, он скорее всего не будет пользоваться спросом у заказчика. Этой...
  11. Скачать [karpov.courses] BI Разработка — обучение работе в Tableau. Часть 3 из 4 (Роман Бунин, Виталий Ковалев)

    Обучение работе в Tableau Научитесь создавать качественные дашборды в Tableau и соберите своё портфолио проектов ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА: АНАЛИТИК Вы уже умеете делать дашборды, но хотите, чтобы они были более понятными и лучше решали задачу бизнеса. BI-АНАЛИТИК ИЛИ BI-РАЗРАБОТЧИК Вы хотите...
  12. Скачать [Karpov.Courses] Machine Learning для начинающих. Часть 7 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев)

    ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов? Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и...
  13. Скачать [Karpov.Courses] Machine Learning для начинающих. Часть 6 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин)

    ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов? Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и...
  14. Скачать [karpov.courses] BI Разработка — обучение работе в Tableau. Часть 1 из 4 (Роман Бунин, Виталий Ковалев, Анастасия Кузнецова)

    Обучение работе в Tableau Научитесь создавать качественные дашборды в Tableau и соберите своё портфолио проектов ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА: АНАЛИТИК Вы уже умеете делать дашборды, но хотите, чтобы они были более понятными и лучше решали задачу бизнеса. BI-АНАЛИТИК ИЛИ BI-РАЗРАБОТЧИК Вы хотите...
  15. Скачать [karpov.courses] Аналитик данных. Часть 5 из 5 (Анатолий Карпов)

    IT-индустрия меняется постоянно и быстро. Чем быстрее и напряжённее программа обучения, тем проще вам будет влиться в реальную работу и следовать за изменениями. Наша программа охватывает весь спектр Hard Skills, которые нужны на позиции аналитика. ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА: Старт карьеры У вас...
  16. Скачать [karpov.courses] Аналитик данных. Часть 4 из 5 (Анатолий Карпов)

    Для кого эта программа: - Старт карьеры. У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы! - Уже работаете в аналитике. Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими...
  17. Скачать [karpov.courses] Продвинутая аналитика данных 2023. 1 месяц (Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков)

    Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в...
  18. Скачать [Karpov.Courses] Frontend уровня топовых компаний. Часть 5 из 5 (Дмитрий Безуглый, Артур Стамбульцян)

    РАЗЛОЖИМ ЗНАНИЯ ПО ПОЛОЧКАМ И НАУЧИМ ВСЕМУ, ЧТО ДОЛЖЕН УМЕТЬ КРЕПКИЙ MIDDLE FRONTEND DEVELOPER ПОСТРОЙТЕ РЕАЛЬНОЕ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ С НУЛЯ Мы готовим сильных специалистов для крупных международных компаний, где делают сложные продукты в команде крутых специалистов. Обычный frontend-разработчик...
  19. Скачать [Karpov.Courses] Machine Learning для начинающих. Часть 5 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев)

    Всё про самую увлекательную профессию 21 века: от сбора данных до оценки эффекта от моделей машинного обучения ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят...
  20. Скачать [karpov.courses] Инженер данных. Часть 5 из 5 (Евгений Ермаков, Дина Сафина, Антон Пилипенко, Валерий Соколов)

    НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре. ДЛЯ КОГО ЭТОТ...
Сверху