Вы освоите современные инструменты для анализа данных и создадите свои первые модели машинного обучения.

Практик и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и начать карьеру.

Machine Learning

Каталог > Machine Learning

Отправить заявку

Программа

Видеокурс

Старт 28 сентября

80 000 ₽

Возможна рассрочка

Используя технологии машинного обучения создаёт системы, которые решают задачи высокого уровня.

Задачи ML-специалиста:

Чем занимается ML-специалист?

обучать нейросети
создавать модели для прогнозирования
проектировать рекомендательные сервисы

За последние десятилетия машинное обучение сделало прорыв и вышло на уровень большого бизнеса.
Оно применяется везде: от тяжёлого машиностроения до выбора сериалов на Netflix.

Примеры использования:

Транспорт
С помощью ML тренируют беспилотные машины, определяют пробки на дорогах и строят оптимальные маршруты.

Ритейл
ML позволяет персонифицировать рекламу и скидки, оценивать эффективность промо-акций.

Здравоохранение
ML помогает ставить более точные диагнозы и подбирать оптимальное лечение.

Развлечения
Новостные ленты или рекомендации фильмов подстраиваются под наши предпочтения тоже благодаря ML.

Финансы
Используя ML, банки быстрее принимают решения о выдаче кредитов, прогнозируют изменения объемов вкладов, а ещё подключают к своим системам виртуальных ассистентов.

Время заняться Machine Learning!

Машинное обучение — это огромные перспективы:

с 2012 по 2021 годы количество вакансий специалистов по Data Science и машинному обучению выросло в 20 раз. Специалистов Machine Learning очень не хватает в Европе сегодня.
прямо сейчас стажеров и профессионалов ищут Яндекс,Vk, Сбербанк, Райффайзенбанк, МТС, Tele2 и другие крупные компании.

Мы подготовили курс, где наглядно и подробно объясняем, что такое Машинное Обучение и как его использовать. Вы изучите принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering и многое другое.

Кому подойдёт курс?

Наш курс рассчитан на программистов, которые хотят переквалифицироваться и начать решать задачи с помощью Машинного Обучения.

Вы сможете:

Получить востребованные знания и сменить вектор профессионального развития

Добиться улучшений на текущем месте, применяя методы ML

Определиться, нравится ли вам работать в сфере машинного обучения

Получить востребованные знания и сменить вектор профессионального развития

Добиться улучшений на текущем месте, применяя методы ML

Определиться, нравится ли вам работать в сфере машинного обучения

Чему Вы научитесь?

Работать с Machine Learning
Узнаете, что такое Машинное Обучение и чем оно отличается от обычного решения задач в программировании. Разберётесь в задачах регрессии, классификации и кластеризации
Извлекать данные из разных источников
Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas
Аналитически мыслить
Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Строить модели машинного обучения
Освоите алгоритмы машинного обучения. Построите свои первые модели.
Подготавливать данные
Поймёте, какие бывают типы данных и в чём заключаются их особенности. Научитесь работать с данными средствами Python
Работать с последовательностями
Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы

Работать с Machine Learning
Узнаете, что такое Машинное Обучение и чем оно отличается от обычного решения задач в программировании. Разберётесь в задачах регрессии, классификации и кластеризации
Извлекать данные из разных источников
Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas
Аналитически мыслить
Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Строить модели машинного обучения
Освоите алгоритмы машинного обучения. Построите свои первые модели.
Подготавливать данные
Поймёте, какие бывают типы данных и в чём заключаются их особенности. Научитесь работать с данными средствами Python
Работать с последовательностями
Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы

Единственное требование к знаниям — надо уметь программировать

Программа

1.1. Как устроен этот курс и чему вы научитесь. Что такое Машинное Обучение, чем оно отличается от обычного решения задач в программировании? Чем отличается анализ данных и ML?

1.2. О Python, типичный цикл разработки, демонстрация установки и настройки окружение.

Спикеры

Александр Михеев
9 лет опыта в задачах машинного обучения
Автор 19 статей и учебного пособия по ML
Специализируется на задачах анализа визуальных сцен, механизме attention и задачах property disentanglement
Спикер на профильных митапах и конференциях
Юлия Силова
Crowd Solutions Architect в Яндекс
ex-intern Брэдфордского университета на проекте COVID-19 Data Quality Analysis
ex-руководитель Plekhanov Data Science Club

Спикеры

Александр Михеев
9 лет опыта в задачах машинного обучения
Автор 19 статей и учебного пособия по ML
Специализируется на задачах анализа визуальных сцен, механизме attention и задачах property disentanglement
Спикер на профильных митапах и конференциях
Силова Юлия
Crowd Solutions Architect в Яндекс
ex-intern Брэдфордского университета на проекте COVID-19 Data Quality Analysis
ex-руководитель Plekhanov Data Science Club

Как проходит обучение?

Во время обучения вы будете решать задачи, приближённые к реальным.

Например:

создавать модель, которая по картинке генерирует текстовое описание товара;
разрабатывать алгоритм, предсказывающий стоимость квартиры по району или этажности;
повышать эффективность на заводе и подготовить набор управляющих сигналов для станков.

Понятная теория

Много практики

Купить

Оплатить как юр.лицо

Стоимость

80 000 ₽

Начать учиться

Рассрочка на 4 месяца, без переплат.

20 000 ₽/мес