О проекте
СМИ о нас
Работа с инструментами Machine Learning — это процесс использования богатого арсенала техник, методов и специализированных библиотек во время обучения искусственного интеллекта. Привлекая данное умение в свою профессиональную деятельность, AI-разработчики, Data Scientists и ML-специалисты будут способны корректно работать с Python, его библиотеками TensorFlow и PyTorch и создавать сложные нейросети.
Программа курса
Вас ждет 80 тематических блоков и 80 практических занятий, за которые вы изучите основы профессии Data Scientist, а затем освоите выбранное вами направление из трех доступных на курсе: машинное обучение, аналитика данных или дата-инженерия.
Чему вы научитесь
Анализировать данныеПрименять методы машинного обученияМыслить на языке данныхСтроить аналитические моделиИспользовать математику и статистикуПреподаватели
Навыки
3 МесяцаПрограмма курса
На курсе вы приобретёте все необходимые знания и навыки для перехода на должность ML Team Lead. Вы будете посещать вебинары, сдавать домашние работы, получать обратную связь и общаться с преподавателями и единомышленниками в Telegram.
Чему вы научитесь
Формировать ML-команды и управлять их деятельностью Мотивировать и обучать сотрудников Разбираться в принципах MLOps и внедрять их в процесс разработки Управлять проектами Организовывать эффективное взаимодействие между разными отделами и сотрудниками Преподаватели
Навыки
14 МесяцевПрограмма курса
Программа курса длится более года. За это время вы просмотрите видеоуроки в рамках 53 тематических блоков и сможете отрабатывать знания на практике. За весь курс вы создадите 8 проектов для профессионального портфолио.
Чему вы научитесь
Получать данные из веб-источников или по APIИспользовать основные алгоритмические конструкцииПрограммировать на PythonСтроить математические и ML моделиРаботать с Github и Kaggle