ML-инженер – это специалист в области Machine Learning, сочетающей в себе элементы аналитики данных и разработки. Профессионал в этой сфере должен уметь писать код, собирать данные, проводить необходимые эксперименты и тестирования. Пройдя этот курс от Karpov.Courses, вы сможете получить все нужные знания и умения для успешного старта карьеры в новой для вас отрасли. Вы научитесь создавать приложения, используя язык программирования Python, сможете составлять запросы на SQL, овладеете возможностями бэкэнд-разработки, будете знать, как использовать фреймворки, а также разберётесь, как работать с нейросетями.
Чему вы научитесь
Строить ML-моделиЗаниматься backend-разработкойВладеть языком программирования PythonРаботать с библиотеками и базами данныхРешать различные задачи по работе с текстами и изображениямиКак быстро окупится обучение
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Преподаватели
Программа курса
За семь месяцев вы с нуля научитесь работать в сфере Machine Learning: сможете создавать модели машинного обучения, приложения и нейросети.
Получите базовую информацию о синтаксисе языка программирования Python.
Узнаете, как написать собственную функцию, изучите изменяемые и неизменяемые типы.
Научитесь импортировать встроенные модули и устанавливать сторонние библиотеки.
Познакомитесь с главными библиотеками и начнёте работу с ними.
Изучите функционал Pandas.
Освоите язык запросов SQL и научитесь подключаться к базам данных на Python.
Разберётесь, что представляет из себя объектно-ориентированное программирование и что в нём обозначает термин "класс".
Изучите способы применения версионирования и ветвления. Научитесь использовать git.
Выясните, что такое бэкенд-разработка и освоите её основы.
Выясните, какие возможности существуют у платформы Airflow и в каких целях их можно применять.
Получите больше знаний из сферы разработки.
Начнёте знакомство со сферой машинного обучения.
Разберётесь, что такое метрика, матрица и линейная регрессия.
Освоите быстрый способ оптимизации метрик.
Узнаете, как сравнивать и оценивать обобщающую способность модели.
Сможете применять регуляцию и масштабировать признаки.
Ознакомитесь с методами подсчёта корреляций.
Научитесь работать с выбросами и пропущенными значениями.
Потренируетесь применять новые навыки, работая с реальным кейсом.
Научитесь оценивать вероятности и описывать задачи классификации.
Ознакомитесь с главными методами оценки качества классификации.
Сможете правильно строить ROC и PR-кривые, производить калибровку и считать метрики.
Научитесь применять метод опорных векторов.
Разберётесь, что представляет из себя многоклассовая классификация.
Узнаете, как сэкономить бизнес-ресурсы.
Сможете составлять подборку метрик близости и выбирать гиперпараметры для моделей.
Узнаете, как и для чего строить решающее дерево.
Познакомитесь со способами ансамблирования и понятием "случайный лес".
Выясните, что такое градиентный бустинг.
Научитесь визуализировать обученные кластеры.
Узнаете, как настраивать рекомендательные системы.
Познакомитесь с наиболее распространёнными задачами в данной области.
Начнёте учиться работать с библиотекой PyTorch и нейронными сетями.
Разберётесь, как устроена оптимизация нейросетей.
Выясните, что представляют из себя свёрточные нейронные сети.
Познакомитесь с их популярными архитектурами, а также концептом переноса знаний.
Научитесь решать задачу детекции объектов.
Разберётесь, как делать векторные представления изображений и осуществлять идентификацию по фото.
Выясните, как делаются векторные представления слов.
Начнёте знакомиться с архитектурой нейросетей Трансформер.
Узнаете, какие ещё популярные архитектуры основаны на этой.
Выясните, для чего необходимо проводить А/В-тестирования и как нужно оценивать онлайн-метрики.
Узнаете, что такое доверительные интервалы и ознакомитесь со способами их оценки.
Разберётесь, какие статистические показатели применяются для оценки распределений.
Узнаете, как проверять гипотезы и чем отличаются друг от друга ошибки первого и второго рода.
Выясните, какими могут быть непараметрические статистические критерии.
Научитесь оценивать распределение с помощью двух различных подходов.
Разберётесь, как протекает А/В-эксперимент и как продумать его дизайн.
Узнаете, что представляют из себя А/А-эксперименты и как при помощи исторических данных провалидировать метрики.
Познакомитесь с распространёнными ошибками в этой сфере.
Изучите техники для увеличения чувствительности и уменьшения дисперсии А/В-тестов.
Разберётесь, в каких случаях их применять нельзя.
Поймёте, какие задания обычно встречаются на собеседованиях и сможете их выполнять.
Узнаете, какие вопросы чаще всего задают на собеседованиях в российских и зарубежных компаниях.
Разберётесь, как оценивать сложность по внутренностям цикла.
Выясните, какие задачи на массивы могут попасться вам на собеседовании.
Изучите задачи на графы и деревья.
Разберётесь, как решать задания на динамическое программирование.
Повторите теорию из ранее изученного блока на тему машинного обучения.
Попрактикуетесь в решении статистических задач и применении на практике знакомых вам теоретических сведений
Как проходит обучение
Изучение темы
Просмотр обучающих видеороликов
Выполнение практических заданий
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Помощь с трудоустройством
Научитесь работать на себя
Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Спецификация
Отзывы о KARPOV.COURSES
Часто задаваемые вопросы
Да, у школы Karpov.Courses имеется в наличии официальная образовательная лицензия, полученная в апреле 2022 года. Вы можете ознакомиться с ней на сайте.
Прежде всего вам нужен будет компьютер или ноутбук. Какие-либо программы до начала обучения устанавливать не требуется, за исключением Telegram, Zoom и Slack, где вы будете общаться с однокурсниками и преподавателями.
Это зависит от уровня ваших изначальных знаний. Чтобы изучить новую для вас профессию как следует, рекомендуется посвящать учёбе около двадцати часов в неделю.
Прохождение курса займёт у вас семь месяцев, по два-три урока в неделю. Занятия будут состоять из видеолекций, конспектов и домашних заданий, на выполнение которых вам отводится до двух недель. В конце обучения вы презентуете финальный проект и получите по нему обратную связь от экспертов.
После каждого тематического блока будет неделя каникул, что даст вам возможность перевести дух и восстановить силы после напряжённого учебного процесса.
Это нормально. Не стесняйтесь обращаться за помощью к команде поддержки – поделитесь затруднениями, и вам обязательно помогут.
Такое случается. В этом случае вам необходимо будет сообщить кураторам курса, которые помогут вам наверстать упущенное в комфортном темпе.
На курсе вы будете изучать самый популярный и востребованный в сфере Data Science в настоящее время язык программирования - Python.
Да, разумеется, вам будет предоставлена такая возможность! Вы будете общаться с преподавателями и однокурсниками через мессенджер Slack.
На курсе преподают топовые российские специалисты в области Machine Learning, работающие в ведущих компаниях, таких, как, например, Raiffeisen CIB и Яндекс.
Да, если вы презентуете финальный проект в конце курса и наберёте минимум половину баллов за домашние задания, вы сможете получить именной сертификат.
Конечно! На курсе будут проходить карьерные консультации, которые уже помогли найти работу 90% выпускников. Вы научитесь правильно составлять резюме и сопроводительное письмо, а также проходить собеседования.
Курс поможет вам расширить знания в области машинного обучения, приобрести новые навыки и компетенции. Вы изучите новые для себя инструменты, которыми сможете затем пользоваться в работе.
Задания, которые вы будете получать на курсе, точно воспроизводят обычные рутинные задачи ML-инженера. Попрактиковавшись в их выполнении, вы сможете затем применять полученный вами опыт, встречая схожие задачи по работе.
Информация на курсе, в отличие от разрозненных и подчас противоречивых сведений из интернета, уже собрана, структурирована и актуализирована. С вами поделятся опытом профессионалы, работающие в индустрии, а команда курса окажет вам помощь с поиском работы.
Этот курс – новый, и у него пока нет отзывов от прошедших его студентов. Но вы можете почитать отзывы о других программах, реализованных Karpov.Courses, на официальном сайте школы.
После оплаты курса вы присоединитесь к ближайшему учебному потоку, которые набираются 18 числа ежемесячно. Вас добавят в чаты в Slack и Telegram, а также предоставят всю другую необходимую информацию.
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Вам не потребуется никаких специальных знаний или подготовки для успешного старта обучения.
Да, вы сможете в любое время освежить знания и пересмотреть лекции на образовательном портале, если что-то осталось непонятным.
Да, вы можете обратиться к менеджеру и оформить возврат денежной суммы, пропорциональной количеству непройденных уроков.
Да, конечно. Подать заявление можно на официальном сайте ИФНС или в приложении Госуслуг. Команда школы поможет собрать пакет документов.
Конечно. Работодатели не только принимают прошедших онлайн-обучение, но и сами отправляют свой персонал на дистанционные курсы. По качеству обучения они ничем не отличаются от офлайн-образования.
Другие популярные курсы
Профессия: Product Manager
Директор по маркетингу
UX/UI-дизайнер Plus
