Инженер машинного обучения

Курс «Инженер машинного обучения»

• Будете обучать продвинутые модели и создавать микросервисы в облачной среде
• Освоите Docker, FastAPI, AirFlow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты
• Выполните 6 проектов и разработаете 3 сервиса для портфолио

Что делает инженер машинного обучения

Работает с данными и создаёт на их основе алгоритмы машинного обучения, которые помогают решать прикладные задачи.

Инженерная составляющая подразумевает подготовку и вывод модели в работу, поддержка её качества, улучшение эффективности. ML-Engineer часто работает в паре со специалистами по Data Science, аналитиками данных и дата-инженерами.

Кому подойдёт курс

• Разработчикам и инженерам данных Поработаете с моделями машинного обучения, улучшите навыки и поймёте, интересна ли вам эта сфера
• Специалистам в аналитике и Data Science Пройдёте через полный цикл создания ML-моделей, сможете быстрее справляться с задачами и выйти на новую карьерную ступень
• Начинающим ML-инженерам Сможете структурировать знания, попрактиковаться, получить обратную связь от более опытных коллег и повысить свою квалификацию

Что желательно знать до начала учёбы

• Python: базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотеки Pandas и другие
• SQL: базовые запросы и предобработка данных внутри запроса
• Работа с данными: подготовка, чистка, описательная статистика
• Принципы классического машинного обучения: выбор алгоритма для модели и её обучение
• Работа с Git и командной строкой: локальный и удалённый репозиторий, управление репозиторием через IDE и консоль