Skillbox
EDPRO
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
Contented
GeekBrains
НИИДПО
Talentsy
ProductStar
Логомашина
Bang Bang Education
Psychodemia
Годограф
100балльный репетитор
Хекслет
Skillbox Английский (Kespa)
Бруноям
Фоксфорд
MAED
Fashion Factory School
Otus
Сотка
XYZ School
Moscow Digital School
Международная школа профессий
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Skysmart
Pentaschool
Вебиум
City Business School
Эколь
Skyeng
Институт прикладной психологии в социальной сфере
Контур.Школа
Компьютерная Академия TOP
99 баллов
Level One
KARPOV.COURSES
SF Education
Инглекс
Bonnie & Slide
Verona School
InvestFuture
Coddy
Interra
Слёрм
Яндекс Практикум
#Sekta
Hello World
Kata Academy
Викиум
Anecole
НИПКЭФ
PIXEL
ЕГЭLAND
Абакус
EDPRO
Skillbox
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
Contented
GeekBrains
НИИДПО
Talentsy
ProductStar
Логомашина
Bang Bang Education
Psychodemia
Годограф
100балльный репетитор
Хекслет
Skillbox Английский (Kespa)
Бруноям
Фоксфорд
MAED
Fashion Factory School
Otus
Сотка
XYZ School
Moscow Digital School
Международная школа профессий
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Skysmart
Pentaschool
Вебиум
Тетрика
City Business School
Эколь
Skyeng
Институт прикладной психологии в социальной сфере
Контур.Школа
Компьютерная Академия TOP
TutorOnline
99 баллов
Level One
KARPOV.COURSES
SF Education
Инглекс
Bonnie & Slide
Verona School
InvestFuture
Coddy
Interra
Слёрм
Яндекс Практикум
#Sekta
Hello World
Kata Academy
Викиум
Anecole
НИПКЭФ
PIXEL
ЕГЭLAND
Абакус
Яндекс Практикум Английский
Этот курс будет полезен вам в том случае, если у вас уже есть опыт работы в области Machine Learning, но вы хотите узнать об этой сфере больше, научиться справляться с нестандартными задачами и освоить новые инструменты. Ознакомившись с программой обучения, вы сможете строить рекомендательные системы, разберётесь, как повысить чувствительность А/В-тестов, овладеете принципами uplift-моделирования, поймёте, как предсказывать ценовые диапазоны, а также осуществлять ранжирование и матчинг при помощи нескольких разных методов. Вы будете работать с данными и метриками и познакомитесь с полными пайплайнами различных процессов.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Курс разделён на пять тематических блоков, на освоение каждого из них у вас уйдёт максимум полтора месяца. За это время вы научитесь повышать чувствительность А/В-тестов, строить рекомендательные системы и решать другие нестандартные задачи в сфере машинного обучения.
Разберётесь, что представляют из себя ранжирование и матчинг.
Научитесь работать с метриками в данном контексте.
Ознакомитесь с базовыми подходами к обучению моделей ранжирования.
Изучите особенности работы с деревянными моделями.
Получите представление о передовых подходах к ранжированию.
Сможете производить приближённый поиск ближайших соседей.
Научитесь применять модели для работы с текстом.
Ознакомитесь со сложными языковыми моделями.
Узнаете, как производить парсинг данных из интернета.
Выясните, как использовать Толоку для оценки моделей и обновления датасетов.
Создадите собственный сервис на основе полученных знаний.
Научитесь правильно ставить задачи ценообразования.
Сможете строить модели предсказания цены, учитывая различные факторы.
Разберётесь, как поставить задачу динамического ценообразования.
Лучше познакомитесь с этим понятием.
Узнаете, как предсказать диапазоны цен.
Выясните, чем динамическое ценообразование отличается от классического.
Изучите наиболее распространённые тесты и метрики.
Выясните, что представляют из себя "многорукие бандиты" и обучение с подкреплением.
Разберётесь, как грамотно применять их на практике.
Создадите сервис, предсказывающий стоимость тысячи товаров.
Начнёте знакомиться с принципами uplift-моделирования.
Изучите различные методы построения uplift-моделей.
Разберётесь, как работать со сложными метриками.
Сможете спроектировать собственную библиотеку факторов.
Создадите приложение, применяя полученные знания.
Напишете веб-сервис для запуска моделей.
Ознакомитесь с основами статистики.
Получите представление о статистических критериях.
Выясните, какие метрики применяются в А/В-тестировании.
Разберётесь, что такое MDE и sample size.
Изучите понятие стратификации.
Узнаете, что такое CUPED.
Научитесь использовать многопараметрический дельта-метод.
Разберётесь в принципах множественного тестирования.
Выясните, что такое peeking problem.
Ознакомитесь с полным пайплайном проведения А/В-теста.
Реализуете веб-сервис для оценки большого количества экспериментов.
Разберётесь, как и для чего применяются рекомендательные системы.
Познакомитесь с понятием content-based рекомендаций.
Выясните, что такое коллаборативная фильтрация.
Изучите алгоритмы ALS и BPR.
Научитесь строить рекомендации по последовательностям действий.
Познакомитесь с различными моделями глубокого обучения.
Узнаете, как использовать графовые нейросети при работе с рекомендательными системами.
Сможете применять алгоритмы обучения с подкреплением.
Научитесь использовать модели ранжирования.
Разберётесь, как работать с онлайн-метриками.
Выполните последний в курсе проект – создадите собственную рекомендательную систему.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Да, Karpov.Courses осуществляет образовательную деятельность на основании официальной государственной лицензии. Больше информации о ней вы можете получить на сайте школы.
Для прохождения курса вам необходимо владеть языком Python, уметь работать с популярными библиотеками и проводить А/В-тесты, знать основы объектно-ориентированного программирования, а также теории вероятностей и статистики.
Да, вы можете купить не программу целиком, а отдельные интересующие вас блоки. Однако чем больше блоков вы приобретаете, тем ниже будет их стоимость.
Ознакомление с каждым тематическим блоком займёт максимум полтора месяца. После истечения срока вы больше не сможете обращаться с вопросами к команде поддержки, однако материалы курса останутся у вас навсегда.
Да, вы сможете сами выбирать, с какого блока начинать обучение, исходя из вашего интереса, потребностей, удобства и прочих возможных причин.
Вы будете проходить курс на образовательной платформе ЛМС. В конце каждого тематического блока вы должны будете представить итоговый проект, тем самым закрепляя полученные знания.
Просматривать занятия вы можете с любого устройства со стабильным выходом в интернет, но для написания кода вам будет нужен компьютер или ноутбук. Никаких специальных программ перед началом обучения устанавливать не нужно: вам понадобятся только Discord и Zoom.
Это нормально, ведь вы находитесь в процессе освоения новых навыков. Если у вас возникнут проблемы, обращайтесь за помощью к команде поддержки.
В таком случае вам следует рассказать о возникших трудностях кураторам курса. Они помогут справиться со сложностями и сделают процесс обучения комфортным для вас.
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 можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Да, конечно. Подать заявление можно на официальном сайте ИФНС или в приложении Госуслуг. Команда школы поможет собрать пакет документов.
HR бизнес-партнёр
Предприниматель: как открыть свой бизнес
Директор по обучению персонала: повышение квалификации
Подготовка к экзамену CFA Level I