О проекте
СМИ о нас
Мария Тихонова
Обучалась на механико-математическом факультете МГУ и в школе анализа данных от Яндекса. Сейчас проходит обучение в аспирантуре ВШЭ на факультете компьютерных наук, а также преподает там несколько дисциплин. Специализируется на применении нейросетевых моделей в коммерческих задачах.
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
Senior Data Scientist SberDevices
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Machine learning инженер
Руководитель отдела подготовки экспертов и управления качеством образования
Team Lead data scientist
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
Senior Data Scientist SberDevices
Руководитель отдела исследований и разработок
Data Scientist; Старший аналитик
Эксперт
Эксперт
Senior-разработчик; Кандидат технических наук
Data Scientist в Газпромбанк
Data Scientist
Team Lead data scientist
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 ScienceПреподаватели
Преподаватели
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.
Чему вы научитесь
Работать с большим объемом данныхПрограммировать на языке PythonИспользовать математику и теорию вероятностиВзаимодействовать с базами данныхИспользовать систему контроля версий GitПреподаватели
Senior Data Scientist SberDevices
Data Scientist; Старший аналитик
Эксперт
Эксперт
Руководитель отдела подготовки экспертов и управления качеством образования
Senior-разработчик; Кандидат технических наук
Разработчик ПО
Разработчик в МТС
Преподаватели
Программа курса
Курс разбит на шесть модулей, в рамках которых куратор расскажет вам о парсинге данных, объяснит классические методы NLP и разбирёт нейросетевые языковые модели.
Чему вы научитесь
Создавать телеграм-ботовФормировать стратегии генерации текстаРаботать с реккурентными сетямиПроводить парсинг данныхСоздавать датасеты