Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
GeekBrains
Викиум
Хекслет
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
City Business School
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
99 баллов
Skysmart
Pentaschool
Моя Альфа школа
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Слёрм
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
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
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
GeekBrains
Викиум
Хекслет
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
City Business School
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
99 баллов
Skysmart
Pentaschool
Моя Альфа школа
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Слёрм
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
ASTON
Прожектор
Если вы уверенно программируете на Python и знакомы с высшей математикой, этот курс поможет вам освоить компетенции ML-инженера. Под руководством команды опытных преподавателей вы изучите теоретические материалы и выполните практические задания для закрепления полученных навыков. Вы научитесь создавать модели машинного обучения и развивать искусственный интеллект. Узнаете, как собственноручно построить рекомендательную систему для прогнозирования пользовательского спроса. Сможете собирать данные и корректно их анализировать, извлекая необходимую для разработки информацию.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Вам предстоит изучать теоретические материалы и выполнять практические задания для закрепления полученных навыков.
Первый урок, на котором вы познакомитесь с преподавателями и спикерами курса. Узнаете, какие задачи вам предстоит решить во время обучения. Освежите базовые знания, необходимые для качественного и эффективного прохождения образовательной программы.
Рассмотрите базовые термины и понятия. Научитесь работать с заявленными метриками качества и создавать свой проект в их рамках. Закрепите полученные знания на практике, изучив реальные наглядные кейсы.
Познакомитесь со схемой, которая называется "дерево принятия решений" или "регрессионное дерево". Узнаете, в чем специфика ее создания на языке программирования Python. Научите свои алгоритмы решать задачи типа Data Mining.
Научитесь комбинировать различные методы обучения машин в единую эффективную структуру. Оптимизируете процесс развития искусственного интеллекта.
Освоите создание ансамблей из регрессионных деревьев. Подобный подход поможет свести к минимальным показателям так называемую "функцию потерь". Вы сможете обучать свои модели постепенно, соблюдая определенную последовательность.
Ознакомитесь с методикой опорных векторов. Поймете, как разрабатывать гиперплоскость и сможете с ее помощью решать задачи классификации и регрессии.
Узнаете о снижении размерности, преобразовании данных и сокращении количества переменных в разработке.
Освоите методику кластеризации "алгоритм k-средних".
Разберетесь с группировкой множества объектов в пространстве в условиях программ с шумами.
Преподаватели расскажут, как корректно и обстоятельно подойти к обнаружению аномальных областей в проекте.
Привлекая все полученные во время изучения этого тематического блока знания и навыки, вы решите ряд практических заданий и продемонстрируете экспертам свои умения.
Узнаете, как представить алгоритмы в абстрактной форме, привлекая инструменты графов.
На первом уроке этого тематического блока вы разберетесь с тем, как грамотно подготовиться к сбору данных. Вы узнаете, как получить измерения целевых показателей и корректно отобрать исключительно необходимую информацию.
Начнете изучение тонкостей взаимодействия с информацией текстового формата. Познакомитесь с первым этапом исследования, который включает в себя подготовку материала и обеспечение конфиденциальности пользователя с помощью специализированных подходов.
Продолжите разбираться в процессе исследования текстового формата информации. Поймете, как визуализировать текстовую единицу с помощью векторной методики.
Погрузитесь в детальное изучение этапа, называемого "распознавание именованных сущностей". Знакомство с этой темой поможет вам понять, как обучить искусственный интеллект распознавать непрерывные текстовые фрагменты и определять сущности.
Узнаете, какие инструменты обеспечат безошибочное распределение текстовых элементов по соответствующим тематическим блокам.
Занятие в формате "вопрос-ответ", на котором вы сможете задать вопросы по интересующим вас темам и уточнить информацию напрямую у экспертов курса.
Полученные в этом блоке знания дадут вам возможность прогнозировать числовые данные, продолжать ряд в будущее, основываясь на имеющихся элементах, их формулах и взаимосвязях. Вы рассмотрите полноценный пайплайн по взаимодействию с информацией. Этот навык поможет вам в проектировании ML-систем, расширит границы профильных компетенций, заметно увеличит карьерные перспективы. Успешно закончив изучение представленных тем, вы будете готовы к дальнейшему прохождению курса.
В этом тематическом блоке вы приступите к предикции динамических рядов нейросетей. Освоите грамотное формулирование результатов, к которым будете стремиться, рассмотрите примитивные техники. Преподаватели, эксперты и кураторы поделятся лайфхаками про проектирование интегрированной модели авторегрессии.
Продолжите погружение в изучение процессов цифровых предсказаний. Поймете, как корректно экспортировать признаки, построить алгоритм для разработки функциональной автоматизированной предиктивной формы.
Углубитесь в освоение продвинутых инструментов для работы. Узнаете, что требуется для разбития представленного объема данных на более мелкие подмножества, объединенные по определенному признаку. Сможете извлекать необходимую для аналитического исследования информацию из полученных групп данных.
Вы начнете глубокое погружение в процесс проектирования комплекса предиктивных алгоритмов, который помогает пользователю продукта найти наиболее актуальный раздел, товар или информацию.
Преподаватели расскажут, какими данными необходимо обладать для корректной установки рабочей задачи. Вы поймете, как определять метрики качества и готовить продукт, подходящий под заданные рамки и общепринятые стандарты.
Продолжите комплексное изучение темы. Научитесь настраивать фильтры и параметры выдачи контента юзеру. Познакомитесь с правилами ассоциаций, широко применяемыми ML-инженерами в процессе разработки продукта.
Познакомитесь с понятием "неявная обратная связь". Узнаете, как получить данные о том, какая информация юзеру была неинтересна, и он ее проскроллил, а что ему показалось актуальным, и он задержался на изучении. Сможете детализировать и оптимизировать свои проекты, пользуясь новыми знаниями.
Привлекая все полученные во время обучения знания и навыки, вы решите ряд практических задач и продемонстрируете экспертами курса свой прогресс.
Занятие в формате "вопрос-ответ", на котором вы сможете задать вопросы по интересующим вас темам и уточнить информацию напрямую у экспертов курса.
Познакомитесь со специализированной платформой Kabble для проведения состязаний между студентами в игровом формате. Попрактикуетесь в создании моделей ML.
Продолжите практику на платформе, научитесь действовать в полевых условиях и структурируете имеющиеся знания.
Узнаете, как организовать командную разработку проекта с помощью инструментов фреймворка Apache Spark.
Преподаватели и кураторы расскажут вам, как специалисту в области Data Science найти подходящую работу. Узнаете, как вести себя на собеседованиях, составлять резюме и грамотно оформлять портфолио, чтобы предстать перед работодателем в выгодном свете.
Начнете подготовку к разработке итогового проекта. Определитесь с направлением работы и самоорганизуетесь.
Потренируетесь в презентации созданного дипломного проекта. Посетите консультацию с экспертом курса, исправите имеющиеся недочеты.
Доведете свою работу до финального блеска, отрепетируете публичное выступление и будете готовы к итоговой встрече с экспертной комиссией.
Привлекая все полученные во время обучения на курсе знания и умения, продемонстрируете преподавателям свой прогресс. После успешной защиты вы получите сертификат, подтверждающий ваши компетенции, и будете готовы начать карьеру в сфере IT.
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
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
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.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Свой бренд в сегменте premium
Project Manager в IT
Стилист-имиджмейкер
Торги по банкротству: организация, участие и процедуры