Курсы Data Science и Machine learning

Фильтр
Экспресс-курс
Формат
Online
Начало занятий
Дата формируется
Длительность
5 дней
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Science / Machine learning / AI
ISSP Training Center
Подробнее

Цей курс дозволить учасникам підвищити цінність бізнесу, застосувавши концепції науки про дані на практиці. Програма включає практичні вправи до кожної теми.

Програма курсу

Теми:

  • Вирішення бізнес-проблем за допомогою Data Science
  • Вилучення, перетворення та завантаження даних
  • Аналіз даних
  • Розробка підходу до машинного навчання
  • Розробка моделей класифікації
  • Розробка моделей регресії
  • Розробка моделей кластеризації
  • Фіналізування проєкту по Data Science

Даний курс розвиває навички:

  • Використання принципів науки про дані для вирішення бізнес-проблем
  • Застосування процесу вилучення, перетворення та завантаження (ETL) для підготовки наборів даних
  • Використання різних технік для аналізу даних та отримання цінних результатів
  • Розробку підходу до машинного навчання для вирішення бізнес-проблем
  • Навчання, налаштування та оцінку моделей класифікації
  • Навчання, налаштування та оцінку моделей регресії та прогнозування
  • Навчання, налаштування та оцінку моделі кластеризації
  • Фіналізувати проєкт по науці про дані, представивши моделі аудиторії, впроваджуючи їх в експлуатацію та відстежуючи їхню ефективність

Особливості курсу

  • Офіційні навчальні матеріали в електронному вигляді
  • Ваучер для складання іспиту
  • Доступ до середовища лабораторних робіт
  • Сертифікат про проходження курсу
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
14 занятий
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Science / Machine learning / AI
Sigma Software University
Подробнее

Навчальний курс має на меті надати комплексний теоретичний базис і потужні практичні навички програмної реалізації методів, математичних моделей і алгоритмів технологічних процесів аналізу часових рядів (Time Series).

Програма курсу

Теми:

  • Знайомство з часовими рядами (Getting known with Time Series)
  • Декомпозиція часових рядів (Time series Decomposition)
  • Властивості часових рядів (Time series features)
  • Прогнозування часових рядів (Time series forecasting)
  • Експертне прогнозування (Judgmental forecasts)
  • Регресійні моделі (Time series regression models)
  • Експоненційне згладжування (Exponential smoothing)
  • ARIMA моделі (ARIMA models)
  • Динамічні регресійні моделі (Dynamic regression models)
  • Прогнозування ієрархічних та згрупованих часових рядів (Forecasting hierarchical and grouped time series)
  • Поглиблені моделі прогнозування (Advanced forecasting methods)
  • Деякі прикладні проблеми прогнозування (Some practical forecasting issues)
  • Виявлення аномалій в часових рядах (Some practical forecasting issues)
  • Подібність часових рядів (Time Series Similarity)

Після завершення курсу Аналізу часових рядів і прогнозування ти матимеш:

  • Глибокі знання та навички у дослідженні часових рядів
  • Вміння ефективно декомпозувати часові ряди для аналізу
  • Навички у побудові моделей та прогнозуванні часових рядів
  • Навички використання передових методів, таких як нейромережі та динамічні регресійні моделі, для аналізу та прогнозування
  • Здатність виявляти та очищувати часові ряди від аномалій

Вимоги до учасників курсу

  • Базові знання з програмування:
    • принципи програмування
    • алгоритмізація та базові алгоритми
  • Базові знання Python:
    • синтаксис
    • типи та структури даних
    • базові оператори розгалужених обчислень
    • функціональне та ООП програмування
    • робота з Colab чи Jupiter Notebook
  • Базові знання з математики:
    • елементи теорія ймовірностей
    • дискретна математика
    • теорія матриць
    • дослідження функцій
    • аналітична геометрія
    • тригонометрія
  • Бажано мати базові знання з Data Science

Особливості курсу

  • Тривалість - 14 занять
  • Курс українською мовою з використанням англійських термінів
  • Доступ до записів занять на 6 місяців після курсу

Викладачі курсу

Андрій Салата - Principal Software Developer at Sigma Software

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дата формируется
Длительность
2 месяцев
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Python
  • Data Science / Machine learning / AI
Beetroot Academy
Подробнее

Після завершення навчання ти розумітимеш основи машинного навчання, зможеш впроваджувати його алгоритми за допомогою Python-біблітек, а ще будувати й тренувати нейронні мережі для розв’язання реальних задач. Твоїм фінальним проєктом стане розгортання моделі машинного навчання для системи чи ідеї, яку обереш.

Програма курсу

Модуль 1. Основи машинного навчання

  • Вступний урок. Знайомство з машинним навчанням і середовищем програмування
  • Логістична регресія
  • Лінійна регресія з декількома змінними
  • Логістична регресія для двійкової класифікації
  • Регуляризація та її різновиди
  • Класифікація з декількома класами

Модуль 2. Класичні методи і нейронні мережі

  • Деревовидні алгоритми з бібліотеками scikit-learn та xgboost
  • Вступ до некерованого навчання:
    • кластеризація
    • виявлення аномалій
    • зменшення розмірності
  • Рекомендаційні системи на Python
  • Основи нейронних мереж

Модуль 3. Глибинні нейронні мережі

  • Python-бібліотеки TensorFlow i Keras python libraries. Вступ до роботи з Google Colab
  • Згорткові нейронні мережі для розпізнавання зображень
  • Популярні мережі розпізнавання зображень. Застосовуємо фреймворки для виконання трансферного навчання
  • Методи виявлення об'єктів на зображенні та у відеопотоці
  • Вступ до обробки природної мови (NLP) і рекурентних нейронних мереж (RNN)
  • Трансформери для обробки природної мови
  • Огляд ML Ops. Розгортання моделі TensorFlow i Keras за допомогою тензорного потоку і програми Docker
  • Фінальний проєкт і підсумки курсу

Бонус. Генеративний ШІ, просунуті методи та ШІ-етика

  • Основи генеративного ШІ
  • Просунуті методи машинного навчання
  • Етичні проблеми використання ШІ

Вимоги до студентів

  • Досвід програмування, бажано на Python але достатньо й основ будь-якої іншої мови програмування
  • Впевнені зання математики рівня старшої школи адже курс міститиме похідні, матриці та операції з векторами
  • Англійська рівня intermediate або вище для опрацювання матеріалів мовою оригіналу

Особливості курсу

  • Живі заняття з викладачем
  • Кар'єрне консультування з професійним рекрутером
  • Програма створена senior-експертами
  • Затишна спільнота на заняттях
  • Підтримка координатора групи

Викладачі курсу

  • Томас Бенгтссон - Software Developer at Skira
  • Ігор Вустянюк - Data Scientist/Python Developer at Beetroot
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дата формируется
Длительность
-
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Science / Machine learning / AI
Web Academy
Подробнее

На цьому курсі ви здобудете знання та навички, необхідні для початку кар'єри в сфері Data Science. Ми ознайомимо вас з основними поняттями та інструментами цієї галузі, навчимо вас обробці та аналізу даних, статистичним методам, машинному навчанню та штучному інтелекту.

Програма курсу

Теми:

  • Основи Data Science
  • Встановлення середовища для роботи з Python та Jupyter Notebook
  • Основи Python для Data Science: змінні, списки, умовні оператори
  • Робота з даними в Python
  • Робота з бібліотекою Pandas: завантаження, очищення та обробка даних
  • Машинне навчання: Передбачення
  • Машинне навчання: Кластеризація та зменшення вимірностей
  • Кластеризація даних
  • Практичні завдання: кластеризація даних та зменшення вимірностей
  • Вивчення нейронних мереж та глибокого навчання
  • Проєкти та застосування Data Science

Топ причин освоїти професію

  • Запит на ринку праці: Data Science - це одна з найшвидше зростаючих галузей. Попит на спеціалістів у цій області постійно зростає, оскільки багато компаній усвідомлюють важливість аналізу даних для прийняття рішень
  • Висока заробітна плата: Data Scientists часто отримують високу заробітну плату, оскільки їхні навички є дефіцитними на ринку. Це дозволяє отримувати привабливий дохід
  • Можливість впливати на рішення компанії: Data Scientists допомагають компаніям приймати обгрунтовані рішення на основі аналізу даних. Їх робота може суттєво покращити продуктивність та прибутковість бізнесу
  • Різноманітність завдань: Робота Data Scientist включає в себе різноманітні завдання, від збору та обробки даних до розробки моделей машинного навчання та візуалізації результатів. Це робить роботу цікавою та різноманітною
  • Можливість вдосконалення навичок: Data Science постійно розвивається, і це надає спеціалістам можливість навчатися новим технологіям і методам. Ви завжди будете вдосконалювати свої навички та розширювати свої знання

Особливості курсу

  • Модуль з лекцією
  • Живі лекції
  • Фідбек від викладача
  • Чат групи
  • Домашні завдання
  • Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Сергій Матюшенко - DevOps Practitioners at Corva AI

Подать заявку

Страницы

Читайте нас в Telegram, чтобы не пропустить анонсы новых курсов.

Отзывы о курсах

Сергій   28.10.2026

Поділюся своїм враженням про навчальні курси robot_dreams. 

Придбав курс з AI Engineering https://robotdreams.cc/uk/course/2619-ai-engineering-pipeline. Перед покупкою, коли спілкувався з сейлз менеджером, дізнався що є курс який стартував буквально пару тижнів назад, тому, щоб не чекати на наступний, мені дали змогу доєднатись до діючого. На цей факт хотів би звернути вашу увагу і далі ви дізнаєтесь чому. 

Тож так як я приєднався до вже діючого потоку у особистому кабінеті студента вже були відкриті записи попередніх занять (5 з 18). Тож я сів та переглянув перші два відеоуроки... На жаль, формат і зміст курсу, мʼяко кажучи, не відповів моїм очікуванням: значна частина переглянутого матеріалу не містить достатньо послідовних і практичних пояснень. Тож я вже у той самий день написав всім кому можна з запитом повернути кошти (але про це згодом). 

 

Тема дуже обʼємна і на неї є всього лише 18 занять 2 з яких Q&A сесії, 1 вступне та 1 Demo. Але, не зважаючи на це, більшість часу викладач просто спілкується зі студентами, відповідає на їх запитання (хоча для цього, знову ж таки є Q&A + чат у слаку) і це більше виглядає як якийсь вебінар. Половина уроку - спілкування, чверть - якійсь стрибки по сгенерованому конспекту (який студенти бачать перший раз під час лекції), чверть - знову спілкування (і доречі у фінальній чверті студенти відверто вже не самі не витримують та скаржаться на спосіб викладання та дають поради викладачу як краще побудувати процесс навчання). Доречі чат у слаку також кипить від зауважень та невдоволень. 

Загальні враження від компетентності викладача в мене викликають сумніви. Потягом відео також видно що він не може чітко та компетентно відповісти на поглибленні запитання і кожного разу каже «давайте я не буду вам пояснювати те, що ви можете і так спитати у чату жпт», «2 місяці - занадто мало часу для того, щоб це пояснювати», а наступне взагалі ШИК: на зауваження студента у чаті щодо конспекту викладач відповідає "Файли до занять задумувалися як опорний каркас, а не підручник і якщо абзац у конспекті здається обірваним — це нормальний привід закинути його в чат до моделі і попросити розписати з прикладами.". А якщо і дає пояснення вони не дуже професійні навіть з точки зору викладача. Тобто я не оцінюю його фактичну компетентність, але суперсила викладача наче має бути у вмінні пояснювати складні речі людям з відсутністю бекграунду.

Викладання взагалі не виглядає професійним, матеріал є сирим і весь процес радше mvp ніж добротний курс. Наче ми прийшли не за знаннями а за якимись порадами, ще й маємо давати свої щодо того, як краще влаштувати курс. 

Я знаю що кажу, тому що мені є з чим порівнювати, так як я вже 3 роки поспіль навчаюся у іншій організації яка надає онлайн курси, а robot_dreams купив вперше. І це відверте розчарування. А тепер про гроші. Їх, звісно, не захотіли повертати через те, що, згідно з офертою, ті, хто доєднується до діючого курсу, не мають права на повернення (могли хочаб попередити). Але чисто по-людськи, коли людина купляє курс і у той же день каже що їй щось не подобається і вона хоче повернути кошти можна піти назустріч хочаб заради репутації (якщо це їх турбує взагалі). 

Плюсы:- прикольна назва організації - ціна - менеджмент досі ввічливий та швидкий на звʼязок
Минусы:- некомпетентність викладача (саме як викладача) - скупий за змістом матеріал ("піди пошукай сам") - відсутність гнучкості та клієнто-орієнтовності
Рекомендации: Не рекомендую
1
Средняя: 1 (1 голос)
Курсы Data Science / Machine learning / AI
Аркадій   28.10.2026

Закінчив тут магістратуру і зараз ще вчуся на курсі дата аналітики. Гарно навчать, всі раджу!

Плюсы:LMSка, актуальні знання, диплом
Минусы:Забагато домашок, якщо працюєте, іноді складно поєднувати, але це реально
Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Science / Machine learning / AI
Нікіта   21.09.2026

Курс досить змістовний по теорії, великий обхват тем. Практичних задач трохи не вистачало. 

Плюсы:Теорія ок
Минусы:Хотілося б більше практики
Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Science / Machine learning / AI
Гість   01.08.2026

Пройшла курс Data Science ( куратор Василь Лавер). Дуже задоволена курсом! За цей час ми охопили величезний обсяг матеріалу. Викладач Василь давав справді складні й об'ємні домашки. Це були не типові задачі на три рядки для галочки, а досить складні завдання, які нагадували робочі задачі. Також Василь ділився купою додаткових матеріалів українською та англійською, супер для вивчення професійної лексики та підготовки до роботи на фрілансі. Окремий плюс за лекції у записі, що дуже рятує при зайнятому графіку, та за чудову комунікацію менеджерів. Курс максимально інформативний, без води і дає потужну практичну базу

Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Science / Machine learning / AI
Антон   30.07.2026

Цікавий, насичений, інформативний курс. Отримав багато нових знань, також пригадав давно забуті принципи вишки )

Плюсы:лектор
Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Science / Machine learning / AI