Karpov.courses Аналитика больших данных
Всё для обучения
Как устроено обучение
О курсе
Подробнее
Магистратура ВШЭ и Karpov.courses — это прикладная программа обучения на базе фундаментальных знаний. Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне, строить BI-системы, разбираться в инфраструктуре для работы с данными и создавать ML-модели. Академическая экспертиза ВШЭ сочетается с актуальными практиками в гибком формате.
Содержание
4 занятияПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Математический анализ. Линейная алгебра. Программирование на Python. Инструменты промышленной разработки. Семинар наставника.
Подробности будут доступны на странице курса
02Математическая статистика. Теория вероятностей. Визуализация данных. A/B-тестирование: основы. A/B-тестирование: углубленный курс. SQL. Развитие продукта и продуктовая аналитика. Введение в машинное обучение. Курсовой проект. Семинар наставник
Подробности будут доступны на странице курса
03Продуктовые метрики. Теория и практика онлайн-экспериментов. Машинное обучение и основы Deep Learning (глубокое обучение). MLOps (Практики внедрения и сопровождения моделей машинного обучения). Основы Data Engineering (инженерии данных). Data
Подробности будут доступны на странице курса
04Машинное обучение для решения задач аналитики. Data Engineering для аналитиков. Дисциплина по выбору: Дизайн современных LLM (больших языковых моделей) / Современный Computer Vision (компьютерное зрение). Подготовка и защита ВКР.
Подробности будут доступны на странице курса
01Математический анализ. Линейная алгебра. Программирование на Python. Инструменты промышленной разработки. Семинар наставника.
02Математическая статистика. Теория вероятностей. Визуализация данных. A/B-тестирование: основы. A/B-тестирование: углубленный курс. SQL. Развитие продукта и продуктовая аналитика. Введение в машинное обучение. Курсовой проект. Семинар наставник
03Продуктовые метрики. Теория и практика онлайн-экспериментов. Машинное обучение и основы Deep Learning (глубокое обучение). MLOps (Практики внедрения и сопровождения моделей машинного обучения). Основы Data Engineering (инженерии данных). Data
04Машинное обучение для решения задач аналитики. Data Engineering для аналитиков. Дисциплина по выбору: Дизайн современных LLM (больших языковых моделей) / Современный Computer Vision (компьютерное зрение). Подготовка и защита ВКР.
Документ после выпуска
Диплом
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Информация обновлена 12 августа 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
