Логотип Academy Market
Каталог курсов
Логотип Academy Market
Наверх
Евгений Ревняков
Евгений Ревняков
Senior-разработчик; Кандидат технических наук
г. Курган

Евгений Ревняков

Senior-разработчик; Кандидат технических наук
г. Курган

Евгений отучился в КГУ, где изучал механику, информационные, автоматизированные системы и получил степень кандидата технических наук. Более 14 лет в IT, начинал с языков Delphi и PHP, но в итоге остановился на Python. На его счету множество проектов по созданию автоматизированных систем с технологиями искусственного интеллекта, разработке ГИС, ПО для медицинской сферы. Сейчас преподаватель работает ведущим разработчиком в Тинькофф.

На курсах Евгений передаёт ученикам свой опыт создания программного обеспечения на Python, применению моделей машинного обучения.

Направление
Рейтинг курсов
4,75
Otus
Преподаватель по веб-разрботке, машинному обучению и Python
Тинькофф
Ведущий разработчик
EPAM
Senior Python-разработчик
ЭргоСоло
Python-разработчик
ООО Профмед
Python-разработчик
Курганский государственный университет
Кандидат технических наук; Сотрудник

Программа курса

Программа курса содержит 8 тематических блоков и 44 темы суммарно. В конце курса - итоговый проект для портфолио и отработки навыков.

1.
Advanced Machine Learning. AutoML
2.
Production
3.
Временные ряды
4.
Рекомендательные системы. Задача ранжирования
5.
Графы
6.
Bayesian Learning, PyMC
7.
Reinforcement Learning
8.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Настраивать окружение и писать production код, готовый к внедрению
Работать с AutoML подходами и понимать ограничения в их применении
Понимать и уметь применять Байесовские методы и обучение с подкреплением для соответствующих задач
Решать нестандартные проблемы, возникающие в рекомендательных системах, временных рядах и графах

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы освоите все инструменты ML-инженера, а в конце выполните итоговый проект, который добавите в свое портфолио.

1.
Введение в Python
2.
Введение в Python. ООП, модули, базы данных
3.
Основы Python для ML
4.
Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
5.
Основные методы машинного обучения
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Работать с большим объемом данных
Программировать на языке Python
Использовать математику и теорию вероятности
Взаимодействовать с базами данных
Использовать систему контроля версий Git