Логотип Academy Market
Каталог курсов
Логотип Academy Market
Наверх
  1. Academy Market1
  2. Получить навыки по Разработке моделей машинного обученения

    2

Модели машинного обучения успешно и широко применяются в самых различных сферах, начиная от машиностроения, заканчивая медициной и майнингом криптовалют. Это могут быть рекомендательные системы типа гибрид или модели, включающие в себя нейронные сети. Созданием моделей машинного обучения занимаются такие специалисты, как ML-инженер и Data Scientist. Используют в работе Microsoft Excel, Apache Airflow, SQL, Git, и другие инструменты.

Программа курса

Смотрите лекции в любое время вне зависимости от расписания. Семинары будут проходить в вечернее время с преподавателями УрФУ. Не забывайте, что для освоения программы в полной мере необходимо уделять минимум 15-20 часов в неделю. Последний семестр будет полностью направлен на подготовку к дипломной работе. 

1.
1 семестр. Основы профессии. Python. Статистический анализ. Научные исследования
2.
2 семестр. Введение в специализацию. Алгоритмы машинного обучения. Математика, которая стоит за ними. Основы автоматизации
3.
3 семестр. Погружение в ML. ML-инженерия, управление проектами, работа с большими данными
4.
4 семестр. Выпускная квалификационная работа. Подготовка и защита выпускного проекта

Чему вы научитесь

Строить и проверять гипотезы
Создавать ML-модели
Работать с Big Data
Разрабатывать архитектуру
Обучать нейронные сети
Логотип школы
5 251 ₽ в месяц
115 523 ₽
210 042 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

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. 

1.
Первый уровень: базовая подготовка
2.
Второй уровень: погружение в Machine Learning
3.
Итоговые проекты
4.
Бонусные курсы

Чему вы научитесь

Проектировать и настраивать модели машинного обучения
Программировать на Python и SQL
Работать с Git
Визуализировать данные в Power BI
Анализировать задачу, выдвигать и проверять гипотезу, интерпретировать результаты

Программа курса

Вам предстоит изучать теоретические материалы и выполнять практические задания для закрепления полученных навыков. 

1.
Продвинутые методы машинного обучения
2.
Сбор данных. Анализ текстовых данных
3.
Анализ Временных рядов
4.
Рекомендательные системы
5.
Дополнительные темы
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Строить модели машинного обучения
Проектировать рекомендательные системы
Собирать и анализировать данные
Работать в специализированных сервисах
Искать ошибки и фиксить их

Программа курса

Программа курса рассчитана на тех, кто начинает изучать основы машинного обучения. Студенты изучат язык программирования и научаться применять его для сбора и анализа данных.

1.
1 ступень. Часть 1
2.
1 ступень. Часть 2
3.
1 ступень. Часть 3
4.
1 ступень. Часть 4
5.
Ступень 2. Часть 1
6.
Ступень 2. Часть 2
7.
Ступень 2. Часть 3
8.
Ступень 2. Часть 4
9.
Ступень 3: Middle

Чему вы научитесь

Программировать на языке Python
Собирать данные
Обучать модели
Использовать Python для Data Science
Логотип школы
3 483 ₽ в месяц
41 800 ₽
76 000 ₽
Ещё -60% по промокоду

Программа курса

Вас ждут два модуля, изучение которых позволит получить высокооплачиваемую профессию в области Data Science и Machine Learning. Вы будете изучать теорию, а затем опробуете все усвоенные знания на практике.

1.
Введение в Data Science
2.
Основы статистики и математики

Чему вы научитесь

Проектировать математические и статистические модели машинного обучения
Разворачивать и администрировать инфраструктуру для автоматизации обработки информации
Программировать на Python
Анализировать данные с помощью различных инструментов
Формулировать и проверять гипотезы