Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
Interra
City Business School
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
99 баллов
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
Слёрм
Моя Альфа школа
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
ЦАППКК
НИПКЭФ
NeuroBoost
Psycholesson
Anecole
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
ASTON
Прожектор
Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
Interra
City Business School
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
99 баллов
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
Слёрм
Моя Альфа школа
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
ЦАППКК
НИПКЭФ
NeuroBoost
Psycholesson
Anecole
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
ASTON
Прожектор
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 статистики, 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 профессии.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Senior Data Scientist SberDevices
Director of Computer Vision в Boost Arria NLG
Senior-разработчик; Кандидат технических наук
Machine learning инженер
Исследователь
Data Scientist в Газпромбанк
Эксперт ОГЭ; Репетитор ЕГЭ и ОГЭ по английскому языку; Преподаватель по английскому и испанскому языку
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.
Попрактируетесь 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 научитесь 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 логических 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.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
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.
Вы сможете смотреть вебинары как в онлайн-режиме, так и в записи, после чего получите домашние задания и обратную связь в чате.
Да, вы можете обратиться к менеджеру и оформить возврат денежной суммы, пропорциональной количеству непройденных уроков.
Свой бренд в сегменте premium
Project Manager в IT
Стилист-имиджмейкер
Торги по банкротству: организация, участие и процедуры