О проекте
СМИ о насПрограммные материалы будут актуальны для специалистов, которые нацелены на получение знаний и профессиональных компетенций в сфере анализа данных и машинного обучения, а также для тех, кто хочет начать свою карьерную деятельность в этой развивающейся области. Онлайн-магистратура направлена на подготовку компетентных специалистов, которые способны эффективно решать различные классы задач в отдельных областях с привлечением актуальных методик анализа данных и машинного обучения. В процессе обучения студенты научатся грамотно проектировать и использовать модели для решения прикладных задач.
Чему вы научитесь
Проводить анализ данныхРаботать с большими даннымиСоздавать модели машинного обученияИспользовать методы машинного обучения Разбираться в основах машинного обученияКак быстро окупится обучение
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Преподаватели
Программа курса
Программа курса подготовит специалистов, которые смогут работать в области анализа данных и машинного обучения. Студенты освоят техники построения, обучения и оценки моделей.
Познакомитесь с особенностями Python и принципами программирования на нем.
Откроете для себя возможности языка для анализа данных.
Узнаете, как высшая математика работает в профессиональной сфере.
Ознакомитесь с базовыми методами линейной алгебры.
Изучите ключевые положения матанализа и теории вероятности.
Пройдете практикум по индивидуальному проекту.
Разберетесь в специфике математической статистики.
Освоите навыки использования и применения A/B-тестирования.
Познакомитесь с ключевыми положениями машинного обучения.
Ознакомитесь с функционалом системы Linux.
Узнаете об особенностях использования моделей ML.
Пройдете практикум по индивидуальному проекту.
Изучите специфику данной тематики.
Освоите способы использования продвинутых методов.
Разберетесь, что современная этика говорит об искусственном интеллекте.
Научитесь грамотно работать с базами данных.
Познакомитесь с принципами построения временных рядов.
Пройдете практикум по консультации личного проекта.
Углубитесь в изучение рекомендательных систем.
Откроете для себя особенности архитектурного устройства Big Data.
Изучите тонкости инфраструктуры больших данных.
Посетите научный исследовательских семинар.
Разберетесь в принципах реализации обучения с подкреплением.
Рассмотрите тонкости данной проблематики.
Научитесь осуществлять автоматизацию процессов.
Освоите способы развертывания моделей.
Подготовите индивидуальный проект — выпускную квалификационную работу.
Разберете особенности реализации научного исследования.
Пройдете преддипломную практику, на которой продемонстрируете наработки.
Как проходит обучение
Изучение темы
Просмотр обучающих видеороликов
Выполнение практических заданий
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Работа с куратором
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Создание итогового проекта
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Помощь с трудоустройством
Создадите портфолио
Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Спецификация
Часто задаваемые вопросы
Для обучения по данной образовательной программе подойдет любой компьютер, на котором есть свободный выход в интернет. Дополнительные функции не понадобятся.
ML-разработка представляет собой один из видов деятельности в IT-сфере, сосредоточенный на подготовке компьютерных алгоритмов и моделей.
Машинное обучение в его классической форме подразделяется на два вида — с учителем и без него. В зависимости от видов решаются разные задачи.
Машинное обучение — это методика, которая дает возможность настраивать модели, которые будут пригодны для решения определенного класса задач.
В отличие от Data Science, которая представляет собой широкую область исследований, машинное обучение является инструментом для анализа данных.
ML-проекты представляют собой концептуализированные модели, которые опираются на использование методов машинного обучения.
Модель в ML представляет собой специальный алгоритм, который настроен специально для решения отдельного рода задач и запросов.
ML-инженер работает с методами машинного обучения, использует их в задачах по сбору и анализу данных, создает модели ИИ.
Опираясь на данные рынка труда, можно составить статистику, согласно которой новичок зарабатывает от 110 тысяч рублей в месяц.
Обучение в онлайн-магистратуре длится два года, за время которых студент сможет получить необходимые для профессиональной деятельности навыки.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
На протяжении всего обучения вас будет сопровождать личный куратор, который оперативно ответит на любой возникший вопрос.
Да, конечно. Подать заявление можно на официальном сайте ИФНС или в приложении Госуслуг. Команда школы поможет собрать пакет документов.