Miroslav Kungurov Пишу об IT и на Python. kungurov.net Вечный доступ к материалам курса, отсутствие дедлайнов, поддержка преподавателей, а также обратная связь по каждому выполненному домашнему заданию. 🎓 Курс 📋 Программа курса Высшая математика для Data Science ➡️ Программа курса Алгоритмы и структуры данных ➡️ Программа базовой части. ➡️ Программа продвинутой части. Основы IT для непрограммистов ➡️ Программа курса Архитектуры и шаблоны проектирования ➡️ Программа курса Основы программирования на Python ➡️ Программа курса Основы веб-разработки: принцип работы современного веба ➡️ Страница курса и подробная программа курса 1. Курс «Высшая математика для Data Science» Мы вместе с преподавателями МГУ (факультет ВМК) подготовили курс, который охватывает все области математики, применяемые в Data Science: Базовая математика. Математический анализ. Линейная алгебра. Комбинаторика. Теория вероятностей и математическая статистика. Дополнительно: Word2vec, Градиентный спуск, Backpropagation, Случайный лес, Классификация наблюдений (логистическая и пробит регрессии), Метод ближайших соседей (KNN), Классификация наблюдений (байесовский классификатор). ➡️ Подробная программа курса Примеры занятий из курса: Комбинаторика для начинающих с примерами. Лекция преподавателя МГУ. Линейная алгебра для начинающих с примерами. Лекция преподавателя МГУ. 2. Курс «Алгоритмы и структуры данных» Курс делится на две программы: Базовая часть: алгоритмы для тех, кто знает базовые команды и хочет погрузиться в алгоритмы (24 занятия). ➡️ Программа базовой части. Продвинутая часть: более сложные задания для тех, кто уже знаком с теорией алгоритмов. Решаем сложные задачи и углубленные темы по алгоритмам и шаблонам данных (20+ занятий). ➡️ Программа продвинутой части. Спикеры: Спикер базовой части курса: разработчик Яндекс Go и преподаватель МФТИ — Степан Мацкевич. Спикер продвинутой части: Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, ведущий эксперт НИУ ВШЭ. Формат: Онлайн-вебинары и готовые записанные занятия, два раза в неделю по 1,5 часа (2 академических часа, всего порядка 50 уроков). Дедлайнов нет, проходить можно в любое свободное время. Вебинары с преподавателями курса: Вебинар «Очередь с приоритетом» со Степаном Мацкевичем: Вебинар с Марей Горденко «Как алгоритмы используются а разработке». 3. Курс «Основы IT для непрограммистов» Курс подойдет: Новичкам, которые хотят связать деятельность с IT и всем, кому интересна сфера IT. Специалистам в сфере смм и маркетинга, взаимодействующих со сферой IT. Специалистам в сфере продаж, реализующим цифровые продукты. HR-специалистам в IT-компаниях и IT-рекрутерам. Бизнес- и системным аналитикам, работающим над проектами совместно с разработчиками. Специалистам по созданию образовательных курсов в сфере IT. Владельцам микро- и малого бизнеса. IT project-менеджерам. На курсе вы: Познакомитесь с основными терминами мира программирования. Поймете и опровергнете мифы о программистах и мире IT. Подготовитесь к общению со специалистами в сфере разработки Автор курса: Наталья Кайда — технический писатель, переводчик, энтузиаст Python. ➡️ Подробная программа курса 4. Интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» В течение 11 занятий вместе с преподавателем-практиком вы разберётесь в архитектурах приложений и паттернах, научитесь планировать архитектуру будущей системы. Автор курса: Евгений Тюменцев — директор компании по разработке программного обеспечения Hello World! Technologies (HWdTech). Занимался профессионально разработкой многопоточных кросс-платформенных приложений на С++. Код, написанный 14 лет назад, до сих пор работает в составе IBM Watson. ➡️ Подробная программа курса 5. Курс «Основы программирования на Python» Вам предстоит обучение в рамках 3-х модулей, а также бонусные уроки, которые помогут вам на собеседовании на позицию стажера / Junior. На курсы вы: Научитесь работать в двух интегрированных средах разработки — PyCharm и Jupyter Notebook. Освоите базовые концепции языка. Поймете, как парсить веб-страницы, создавать ботов для инстаграма и телеграма. Познакомитесь с тестированием кода. ➡️ Подробная программа курса Спикеры: Артур Сапрыкин — Ex-Data Scientist ПАО «Мегафон». Среди разработанных решений были собственные морфологический, синтаксический и семантический анализаторы. Роман Булгаков — преподаватель информатики и программирования. Его ученики набирают 90+ баллов, побеждают в Олимпиаде НТИ по профилю «Большие данные и машинное обучение» и «Программная инженерия финансовых технологий». О курсе: 6. Курс «Основы веб-разработки: принцип работы современного веба» Вы пройдете 26 уроков, каждый из которых подкрепляется домашним заданием. Домашние задания оперативно проверяют преподаватели курса и дают подробный фидбек. В течение курса вы сделаете 4 проекта, которые будут хорошим портфолио при поиске работы. Вы сверстаете свой первый адаптивный макет с учетом семантики и множества декоративных элементов на HTML и CSS и поймете, как с помощью JavaScript разрабатывать пользовательские интерфейсы. Содержание курса: Модуль 1. HTML и CSS Модуль 2. Базовый JavaScript Модуль 3. JavaScript- профи Бонусы. Редактор для разработки ➡️ Страница курса и подробная программа курса Примеры занятий из курса: Основы CSS // Frontend: принцип работы современного веба. Основы JavaScript // Frontend: принцип работы современного веба.
Пишу об IT и на Python. kungurov.net Вечный доступ к материалам курса, отсутствие дедлайнов, поддержка преподавателей, а также обратная связь по каждому выполненному домашнему заданию. 🎓 Курс 📋 Программа курса Высшая математика для Data Science ➡️ Программа курса Алгоритмы и структуры данных ➡️ Программа базовой части. ➡️ Программа продвинутой части. Основы IT для непрограммистов ➡️ Программа курса Архитектуры и шаблоны проектирования ➡️ Программа курса Основы программирования на Python ➡️ Программа курса Основы веб-разработки: принцип работы современного веба ➡️ Страница курса и подробная программа курса 1. Курс «Высшая математика для Data Science» Мы вместе с преподавателями МГУ (факультет ВМК) подготовили курс, который охватывает все области математики, применяемые в Data Science: Базовая математика. Математический анализ. Линейная алгебра. Комбинаторика. Теория вероятностей и математическая статистика. Дополнительно: Word2vec, Градиентный спуск, Backpropagation, Случайный лес, Классификация наблюдений (логистическая и пробит регрессии), Метод ближайших соседей (KNN), Классификация наблюдений (байесовский классификатор). ➡️ Подробная программа курса Примеры занятий из курса: Комбинаторика для начинающих с примерами. Лекция преподавателя МГУ. Линейная алгебра для начинающих с примерами. Лекция преподавателя МГУ. 2. Курс «Алгоритмы и структуры данных» Курс делится на две программы: Базовая часть: алгоритмы для тех, кто знает базовые команды и хочет погрузиться в алгоритмы (24 занятия). ➡️ Программа базовой части. Продвинутая часть: более сложные задания для тех, кто уже знаком с теорией алгоритмов. Решаем сложные задачи и углубленные темы по алгоритмам и шаблонам данных (20+ занятий). ➡️ Программа продвинутой части. Спикеры: Спикер базовой части курса: разработчик Яндекс Go и преподаватель МФТИ — Степан Мацкевич. Спикер продвинутой части: Мария Горденко — инженер-программист, старший преподаватель Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, ведущий эксперт НИУ ВШЭ. Формат: Онлайн-вебинары и готовые записанные занятия, два раза в неделю по 1,5 часа (2 академических часа, всего порядка 50 уроков). Дедлайнов нет, проходить можно в любое свободное время. Вебинары с преподавателями курса: Вебинар «Очередь с приоритетом» со Степаном Мацкевичем: Вебинар с Марей Горденко «Как алгоритмы используются а разработке». 3. Курс «Основы IT для непрограммистов» Курс подойдет: Новичкам, которые хотят связать деятельность с IT и всем, кому интересна сфера IT. Специалистам в сфере смм и маркетинга, взаимодействующих со сферой IT. Специалистам в сфере продаж, реализующим цифровые продукты. HR-специалистам в IT-компаниях и IT-рекрутерам. Бизнес- и системным аналитикам, работающим над проектами совместно с разработчиками. Специалистам по созданию образовательных курсов в сфере IT. Владельцам микро- и малого бизнеса. IT project-менеджерам. На курсе вы: Познакомитесь с основными терминами мира программирования. Поймете и опровергнете мифы о программистах и мире IT. Подготовитесь к общению со специалистами в сфере разработки Автор курса: Наталья Кайда — технический писатель, переводчик, энтузиаст Python. ➡️ Подробная программа курса 4. Интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» В течение 11 занятий вместе с преподавателем-практиком вы разберётесь в архитектурах приложений и паттернах, научитесь планировать архитектуру будущей системы. Автор курса: Евгений Тюменцев — директор компании по разработке программного обеспечения Hello World! Technologies (HWdTech). Занимался профессионально разработкой многопоточных кросс-платформенных приложений на С++. Код, написанный 14 лет назад, до сих пор работает в составе IBM Watson. ➡️ Подробная программа курса 5. Курс «Основы программирования на Python» Вам предстоит обучение в рамках 3-х модулей, а также бонусные уроки, которые помогут вам на собеседовании на позицию стажера / Junior. На курсы вы: Научитесь работать в двух интегрированных средах разработки — PyCharm и Jupyter Notebook. Освоите базовые концепции языка. Поймете, как парсить веб-страницы, создавать ботов для инстаграма и телеграма. Познакомитесь с тестированием кода. ➡️ Подробная программа курса Спикеры: Артур Сапрыкин — Ex-Data Scientist ПАО «Мегафон». Среди разработанных решений были собственные морфологический, синтаксический и семантический анализаторы. Роман Булгаков — преподаватель информатики и программирования. Его ученики набирают 90+ баллов, побеждают в Олимпиаде НТИ по профилю «Большие данные и машинное обучение» и «Программная инженерия финансовых технологий». О курсе: 6. Курс «Основы веб-разработки: принцип работы современного веба» Вы пройдете 26 уроков, каждый из которых подкрепляется домашним заданием. Домашние задания оперативно проверяют преподаватели курса и дают подробный фидбек. В течение курса вы сделаете 4 проекта, которые будут хорошим портфолио при поиске работы. Вы сверстаете свой первый адаптивный макет с учетом семантики и множества декоративных элементов на HTML и CSS и поймете, как с помощью JavaScript разрабатывать пользовательские интерфейсы. Содержание курса: Модуль 1. HTML и CSS Модуль 2. Базовый JavaScript Модуль 3. JavaScript- профи Бонусы. Редактор для разработки ➡️ Страница курса и подробная программа курса Примеры занятий из курса: Основы CSS // Frontend: принцип работы современного веба. Основы JavaScript // Frontend: принцип работы современного веба.
Мы вместе с преподавателями МГУ (факультет ВМК) подготовили курс, который охватывает все области математики, применяемые в Data Science:
➡️ Подробная программа курса
Примеры занятий из курса:
Комбинаторика для начинающих с примерами. Лекция преподавателя МГУ.
Линейная алгебра для начинающих с примерами. Лекция преподавателя МГУ.
Курс делится на две программы:
Спикеры:
Формат:
Вебинары с преподавателями курса:
Курс подойдет:
На курсе вы:
Автор курса:
В течение 11 занятий вместе с преподавателем-практиком вы разберётесь в архитектурах приложений и паттернах, научитесь планировать архитектуру будущей системы.
Вам предстоит обучение в рамках 3-х модулей, а также бонусные уроки, которые помогут вам на собеседовании на позицию стажера / Junior.
На курсы вы:
О курсе:
Вы пройдете 26 уроков, каждый из которых подкрепляется домашним заданием. Домашние задания оперативно проверяют преподаватели курса и дают подробный фидбек. В течение курса вы сделаете 4 проекта, которые будут хорошим портфолио при поиске работы. Вы сверстаете свой первый адаптивный макет с учетом семантики и множества декоративных элементов на HTML и CSS и поймете, как с помощью JavaScript разрабатывать пользовательские интерфейсы.
Содержание курса:
➡️ Страница курса и подробная программа курса
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.
Δ
Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.