Курс рассчитан на тех, кто желает начать свою карьеру в области машинного обучения. Программа подойдет тем, кто начинает изучение Machine Learning с нуля и хочет дойти до уровня Middle. Слушатели вспомнят основы математического анализа и стататистики, изучат язык программирования Python и узнают, как применять его в целях сбора и аналитики данных. Также научаться обучать модели и поймут особенности и сложности нейросетевых подходов.
Курс читают ведущие специалисты с многолетним опытом в данной области.
После завершения программы обучающиеся смогут трудоустроиться по професии.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Программа курса рассчитана на тех, кто начинает изучать основы машинного обучения. Студенты изучат язык программирования и научаться применять его для сбора и анализа данных.
Познакомитесь с особенностями языка программирования Python.
Изучите главные структурные элементы языка.
Поймете, как задаются функции.
Рассмотрите программное обеспечение Git.
Разберетесь в такой методологии программирования, как ООП.
Углубитесь в тонкости объектно-ориентированного программирования.
Продолжите изучать ООП.
Разберете механизмы программирования – модули и импорты.
Научитесь проводить тестирования.
Узнаете о встроенных модулях.
Откроете важность сетевого подхода.
Познакомитесь с особенностями NumPy.
Рассмотрите тонкости программной библиотеки на языке Python.
Поймете, как визуализировать набор данных.
Разберетесь в понятийном аппарате матриц.
Попроктируетесь в работе с матрицами.
Узнаете, как работает дифференцирование функций.
Потренируетесь производить дифференциацию и оптимизацию.
Изучите вопрос алгоритмов и вычислений.
Разберетесь в таких методах, как МНК и ММП.
На практике научитеь пользоваться данной методологией.
Поймете, в чем состоят сложности в работе со случайными величинами.
Выполните упражнение на определение величин.
Проанализируете, как отслеживать зависимости.
Примените свои знания в данной теме на практике.
Познакомитесь с тем, как реализуется A/B-тестирование.
Познакомитесь с особенностями машинного обучения.
Узнаете, как работать с данными.
Поймете, как работать с линейной регрессией.
Рассмотрите задачи по проведению классификации.
Разберетесь в тонкостях логическических задач.
Научитесь строить деревья.
Получите навык обучения моделей.
Рассмотрите сфере программной инженерии.
Приступите к выбору темы итогового проекта.
Пройдете этап предзащиты и получите советы по проекту.
Защитите свое проектную работу и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Познакомитесь с особенностями работы нейросетей.
Рассмотрите дополнительные опции оптимизации.
Изучите метод PyTorch.
Разберетесь, как возможно переобучить нейросетку.
Узнаете о преимуществах сверточных сетей.
Разберете такую тему, как реккурентные сети.
Начнете знакомство с базовыми концепциями машинного обучения.
Повторите главные термины и задачи классификации.
Научитесь строить деревья решений.
Изучите такую тему, как ансамбли моделей.
Рассмотрите особенности градиентного бустинга.
Получите возможность изучить опорные векторы.
Продолжите рассматривать методы Machine Learning, в частности, уменьшение размерности.
Поймете, как осуществляется обучение без учителя.
Узнаете, как работает иерархическая кластеризация.
Разберетесь, как искать отклонения в данных.
Потренируетесь строить end-to-end пайплайны.
Откроете для себя принципы алгоритмов на графах.
Познакомитесь с тем, как производится сбор данных.
Начнете разбираться с анализом информации.
Узнаете об особенностях векторных представлений слоев.
Продолжите изучать аналитическую работу.
Углубитесь в такую тему, как тематическое моделирование.
Потренируетесь работать с трансформерами.
Рассмотрите преимущества временных рядов.
Продолжите углубляться в такую тему, как анализирование данных.
Научитесь выполнять кластеризацию рядов.
Рассмотрите особенности рекомендательных систем.
Познакомитесь с гибридными подходами.
Продолжите углубляться в данную тему.
Потренируетесь работать с рекомендательными системами.
Изучите главные принципы работы с Q&A.
Начнете погружаться в глубокое обучение.
Продолжите изучать Deep Learning.
Разберетесь в программировании в Apache Spark.
Узнаете, как найти проекты в Data Science.
Выберете тему для проектной работы.
Пройдете этап предзащиты.
Получите возможность дополнительной предзащиты.
Защитите свой проект и получите диплом.
Разберете такую тему, как облачные провайдеры.
Рассмотрите особенности базовых блоков.
Потренируетесь настраивать инфраструктуру в облаке.
Познакомитесь с такой темой, как биллинг.
Изучите, как выбирать хранилище.
Поймете, как осуществляется сбор данных через поток.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Студент имеет возможность перейти в другую академическую группу на любой стадии обучения. Но переход возможен только один раз.
Защита проектной работы проводится по желанию студента. Однако для получения диплома необходимо защитить проект. Процедура может быть проведена в личной переписке с преподавателем.
С момента начала обучения студент имеет возможность получить профессиональную консультацию. После окончания курса открывается доступ к конкретной помощи с трудоустройством.
Вам не потребуется никаких специальных знаний или подготовки для успешного старта обучения.
Да, вы можете обратиться к менеджеру и оформить возврат денежной суммы, пропорциональной количеству непройденных уроков.
Для обучения на курсе не потребуется ничего, кроме компьютера и стабильного доступа в интернет. Будет полезным наличие веб-камеры и аудиогарнитуры — они помогут сделать образовательный процесс удобнее.