Курсы по Machine Learning

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.

Изучение полного жизненного цикла модели машинного обучения и построение продвинутой ML-модели, создание микросервисов в облачной среде.

Курс рассчитан на специалистов, у которых уже есть начальный опыт. Для прохождения необходимо:

• знать язык программирования Python и SQL.
• уметь работать с данными.
• быть знакомым с принципами классического машинного обучения.

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

Data Scientist выстраивает стратегию развития, принимает лучшее решение, находит выход из любой проблемы, делает прогнозы относительно спроса на продукт и предвидит проблемы еще до их начала.

Стоимость курса указана по тарифу «Стандартный», есть возможность выбрать обучение на других тарифах:

• «Продвинутый» — все опции тарифа «Стандартный», а также обновление материалов курса, доступ к мини-курсам по смежным специальностям и навыкам, поддержка на испытательном сроке, трекинг с пошаговым сопровождением и 4 индивидуальные встречи с ментором.
• «Премиум» — все опции тарифа «Продвинутый», а также еще 36 индивидуальных встреч с возможностью выбора ментора и его сопровождение на всех этапах учебы и трудоустройства, составление карьерного плана на несколько лет вперед.

Предоставляется доступ к бонусному курсу «Бизнес-английский от AgileFluent».

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

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.

На курсе разберут все этапы работы ML-инженера — от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов. Подготовка к профессии Junior ML-инженера.

Цена указана по тарифу «Базовый». Также доступны тарифы:

• «Расширенный»: все опции тарифа «Базовый», а также 3 консультации в карьерном курсе, 2 тематических вебинара, онлайн-разбор финального проекта, 3 месяца практики на реальных задачах (Симулятор Data Science).
• «Персональный»: все опции тарифа «Расширенный», а также 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе, индивидуальный чат с HR экспертом на 3 месяца, 5 персональных встреч с практикующими аналитиками данных, еще 2 месяца практики на реальных задачах.

Изучение основ data science и выбор подходящего направления: машинное обучение или аналитика данных.

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.