Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Машинное обучение

• Получите прикладной опыт создания моделей машинного обучения
• Сможете обучать нейронные сети
• Заложите фундамент для перехода на middle-уровень в сфере Data Science

Machine learning

Это процесс создания статистических моделей для нахождения закономерностей на основе подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до рекламы и ритейла

Специалисты по машинному обучению востребованы, новые вакансии появляются каждый день. Найти для себя интересный проект можно в любой сфере.

Чтобы пройти курс, нужно уверенно владеть языком программирования Python и дружить с математикой

Подтянуть Python и вспомнить математику можно на наших курсах: «Python для анализа данных» и «Математика для анализа данных».

Кому подойдёт курс

• Разработчикам. Освоите базу для перехода в другую область программирования. У вас появятся новые интересные задачи и возможность увеличить доход
  
• Аналитикам. Получите знания ведущих экспертов отрасли, в короткие сроки углубитесь в специализацию и выйдете на следующий уровень в профессии
  
• Начинающим ML-специалистам. Научитесь обрабатывать данные, строить различные модели машинного обучения и нейронных сетей. Знания помогут найти работу по душе

Программа курса - 10 месяцев

125 часов теории и 147 часов практики

• Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 1-2 раза в неделю, начинаются в промежутке с 19:00 до 20:00 МСК
• На лекции и практические задания понадобится 8-10 часов в неделю
• Записи вебинаров, видеолекции и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Ваше резюме после обучения

Специалист machine learning.
Ключевые навыки

• Сбор и подготовка данных для анализа
• Очистка данных
• Выбор моделей машинного обучения
• Создание нейросетей
• Генерация текстов и изображений
• Создание рекомендательных систем
• Выбор и реализация алгоритма под задачу
• Выбор и создание фич для модели