Курсы по Machine Learning

Курс научит разрабатывать, обучать и оптимизировать модели машинного обучения, уверенно использовать Python, применять объектно-ориентированное программирование, работать с базами данных, создавать и выполнять SQL-запросы.

5 бонусных курсов в подарок.

Курс поможет получить прикладной опыт создания моделей машинного обучения и нейронных сетей.

Чтобы пройти курс, нужно уверенно владеть языком программирования Python и разбираться в математике.

На курсе можно попробовать силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучить направление, которое нравится больше.

Курс научит находить неочевидные закономерности в данных, использовать технологии искусственного интеллекта и создавать модели машинного обучения для решения задач в разных сферах.

Освоение практик для разработки, внедрения в продакшн и мониторинга ML‑решений. Изучение ClearML, MLflow, ClickHouse, Mage, Superset, Yandex Cloud и других инструментов.

Для обучения необходимо знать основы SQL и объектно-ориентированного программирования, уметь использовать Python для решения ML‑задач, быть знакомым с проектированием веб‑сервисов на Flask, FastAPI или Django, работать в Git на уровне открытого PR и с простыми пайплайнами по обработке данных в оркестраторах общего применения AirFlow или Prefect.

Углубление знаний в работе с нейросетями и отработка навыков на практике.

Курс подойдёт программистам, аналитикам и дата-сайентистам.

Для обучения на курсе важно:

• уметь программировать на Python, знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn;
• разбираться в основах и типах задач машинного обучения;
• владеть терминологией и понимать основные метрики машинного обучения: accuracy, precision, recall, MSE.

В программе объединено 2 важных курса — Математика и Machine Learning: можно сначала изучить математику, а затем научиться строить модели машинного обучения, или пройти два курса параллельно.

Изученные в курсе методы будут применены на модели Kaggle для получения максимальной точности предсказаний.

ML-инженер разрабатывает модели машинного обучения, развивает их и внедряет в бизнес-процессы. Цель специалиста — выбрать подходящие алгоритмы для работы и настроить их так, чтобы модель смогла самостоятельно принимать решения.

Для успешного обучения необходимо владение на начальном уровне любым языком программирования, плюсом будет знание таких языков, как Python, Pascal, Java, MatLab, C/C++.

Программа реализована в партнерстве с TeachMeSkills.

На курсе расскажут, как создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и обучать нейронные сети.

Есть возможность выбрать обучение на других тарифах:

• «Продвинутый»: все наполнение тарифа «Базовый», а также возможность сдачи проектов вне дедлайнов, 3 индивидуальных живых созвона с преподавателями, пожизненный доступ к живым мастер-классам, расширенная карьерная поддержка, доступ ко всем обновлениям материалов, карьерный курс по прохождению собеседований и самопрезентации, живое тестовое техническое собеседование и тестовое задание с обратной связью.
• «VIP»: все наполнение тарифа «Продвинутый, а также персональный план обучения и чат с куратором, техническим ментором и HR, еще больше созвонов с преподавателями и тестовых технических собеседований, индивидуальный итоговый проект, полная карьерная поддержка HR и ментора, симулятор прохождения собеседований.

Курс поможет освоить основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне изучить машинное обучение или анализ данных на выбор.