О проекте
СМИ о нас
Андрей Сухобок
Программа курса
Вам предстоит изучать теоретические материалы и выполнять практические задания для закрепления полученных навыков.
Чему вы научитесь
Строить модели машинного обученияПроектировать рекомендательные системы Собирать и анализировать данныеРаботать в специализированных сервисахИскать ошибки и фиксить их Преподаватели
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Machine learning инженер
Руководитель отдела подготовки экспертов и управления качеством образования
Team Lead data scientist
Senior Data Scientist SberDevices
Руководитель центра карьеры
Преподаватели
Программа курса
Программа курса содержит 8 тематических блоков и 44 темы суммарно. В конце курса - итоговый проект для портфолио и отработки навыков.
Чему вы научитесь
Настраивать окружение и писать production код, готовый к внедрениюРаботать с AutoML подходами и понимать ограничения в их примененииПонимать и уметь применять Байесовские методы и обучение с подкреплением для соответствующих задачРешать нестандартные проблемы, возникающие в рекомендательных системах, временных рядах и графахПреподаватели
Эксперт
Руководитель отдела исследований и разработок
Data Scientist; Старший аналитик
Эксперт
Senior-разработчик; Кандидат технических наук
Data Scientist в Газпромбанк
Data Scientist
Team Lead data scientist
Senior Data Scientist SberDevices
Преподаватели
12 МесяцевПрограмма 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.
Чему вы научитесь
Программировать на языке PythonСобирать данныеОбучать моделиИспользовать Python для Data Science