Курсы по Machine Learning

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.

Практический онлайн-курс, на котором можно освоить моделирование бизнес-процессов и работу с большими данными.

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

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

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 выбора ментора и составление индивидуального плана карьерного развития.

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

Курс для освоения классических алгоритмов машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем. Возможность научиться создавать ML-модели и обучать нейронные сети. Хакатоны и in class соревнования на kaggle.

Есть возможность пройти стажировку в компании EORA.

Для обучения на курсе необходимо обладать базовыми знания Python для анализа данных.

На курсе можно попробовать силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии 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.

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

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 создавать модели ML и обучать нейронные сети, а также поможет разобраться в анализе данных и выбрать одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision.