О проекте
СМИ о насМашинное обучение, говоря простым языком, позволяет обучать программы поискам закономерностей в получаемых ими данных. Сейчас специалисты по машинному обучению являются одними из самых востребованных на рынке труда. Этот навык пригодится специалистам по Big Data и Data Science. Как правило, для работы в сфере машинного обучения требуется владеть одним из языков программирования (Python, R) и разбираться в алгоритмах.
9 МесяцевПрограмма курса
Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики.
Чему вы научитесь
Выдвигать и проверять гипотезыПроектировать модели машинного обученияОценивать эффективность ML-моделейПодбирать алгоритмы для моделейИнтерпретировать результаты исследованийПреподаватели
Навыки
Программа курса
Курс продлится 10 недель. За это время вы освоите несколько теоретических блоков и сможете отработать новые знания в практических заданиях.
Чему вы научитесь
Писать нейросети Применять конструкции PythonПользоваться машинным обучениемОбучать модели по принципу Deep LearningПреподаватели
Программа курса
Онлайн-курс познакомит вас с особенностями разработки программного обеспечения на С++, после чего вы закрепите полученные знания на практике и разработаете итоговый проект.
Чему вы научитесь
Программировать на С++ Писать многопоточный и асинхронный кодВзаимодействовать с сетьюНастраивать хранение и обработку больших объемов данныхПрименять стандарты C++11 / C++14 / C++17;Преподаватели
Программист C/C++
Программист
Backend-developer
C++/C#-разработчик в academy.cppstudio.com
Разработчик C++
C++-разработчик в Intel
Разработчик ПО
Эксперт
C++/Qt-разработчик
Data scientist
Senior Developer С++
Навыки
Программа курса
Вы научитесь основам работы в сфере Data Science, за год станете специалистом уровня Junior в выбранном направлении, а затем прокачаете свои навыки до продвинутого уровня и сможете работать над более сложными проектами.
Чему вы научитесь
Собирать данные из различных источниковЗнать статистику и теорию вероятностиАнализировать большое количество данных и визуализировать результатыСоздавать и администрировать базы данныхПрограммировать нейросетиПреподаватели
