Курсы по Machine Learning

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 доступ к мини-курсам по смежным специальностям и навыкам, помощь на испытательном сроке, 4 индивидуальные видеовстречи 1-на-1 с ментором и сопровождение.
• «Премиум» — все опции тарифа «Продвинутый», а также еще 36 индивидуальных видеовстреч с ментором с возможностью его выбора и составление индивидуального плана карьерного развития.

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.

На курсе разберут все 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, 1 месяц 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 4 месяца практики на реальных задачах.

Курс разработан совместно с Dodo Brands. Поможет получить прикладной опыт создания моделей машинного обучения и нейронных сетей.

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

Курс поможет освоить аналитику данных и машинное обучение, а также подробно изучить направление, которое понравится больше всего. 

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.

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.

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 прохождение нужно:

• Знать язык программирования Python и SQL.
• Уметь работать с данными.
• Быть знакомым с принципами классического машинного обучения.

Курс научит анализировать большие объёмы информации, разрабатывать модели машинного обучения и нейросети, создавать большие GPT-подобные языковые модели.

Стоимость указана по тарифу «Базовый». Также можно выбрать обучение на других тарифах:

• «Оптимальный»: все наполнение тарифа «Базовый», а также доступ ко второму курсу или профессии на выбор, 10 консультаций по темам курса, пробное собеседование с HR и экспертом в сфере аналитики данных.
• «Продвинутый»: все наполнение тарифа «Оптимальный», а также сопровождение после трудоустройства (6 консультаций).