Вы изучите принципы машинного обучения, научитесь проектировать и запускать собственные ML-модели, оценивать качество и эффективность их работы, совершенствовать процесс обработки данных и изменять параметры для решения различных прикладных задач. Освоите программирование на Python и сможете анализировать и интерпретировать данные, полученные из различных источников. Освежите теоретические знания математики, теории вероятности и статистики, в результате чего сможете читать специаальную литературу, помогающую в работе, и проходить собеседования без проблем.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Вас ждёт изучение процесса машинного обучения, состоящее из 80 теоретических блоков и двух итоговых проектов, при этом первые три месяца вы сможете обучаться без затрат. Двухступенчатый формат обучения позволит вам начать с основ математики и статистики, а затем перейти на более продвинутый уровень изучения алгоритмов и нейросетей, а также поучаствовать в соревновании для ML-специалистов на специальной платформе.
Познакомитесь с различными направлениями и профессиями в области Data Science, научитесь работать с гипотезами, собирать требования и анализировать данные. Обучите и запустите модель машинного обучения и освоите основные инструменты для интерпретации и презентации результатов.
Узнаете о том, как статистические тесты и навыки работы со случайными величинами могут помочь при проектировании ML-моделей и проверке гипотез.
Освежите знания математики для повышения эффективности прогнозирования и принятия решений в процессе работы с машинным обучением. Рассмотрите порядок вычислений производных, линейной регрессии и разложения матриц с использованием SymPy.
По итогам первой ступени обучения вы сможете устроиться на стажировку в компанию и начать зарабатывать, параллельно продолжая обучение на курсе.
Вы продолжите обучение Machine Learning на более продвинутом уровне. Разберёте примеры использования ML-алгоритмов для решения различных прикладных задач, а также научитесь деплоить модель и совершенствовать качество интерпретации результатов путём дополнительной настройки критериев.
Итоговый проект поможет на примере готового кейса решить большинство задач специалиста по Data Science: от получения данных из различных источников до запуска ML-модели.
Вы поучаствуете в соревновании для дата-специалистов на специальной платформе Kaggle: построите и внедрите собственную модель машинного обучения, оцените её эффективность и выдвинете предложения по улучшению.
Поймёте, в каком карьерном направлении хотите двигаться, а также рассмотрите способы эффективного взаимодействия с работодателем и принципы коммуникации на собеседованиях, что позволит вам получить работу мечты ещё быстрее.
Узнаете о секретах работы с Git, научитесь правильно организовывать хранение и администрирование данных и версий кода.
Овладеете терминологией и языковыми навыками, которые позволят проходить собеседование и проводить презентации на английском языке, в результате расширите карьерные возможности.
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
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.