Курс «ML и Big Data» от образовательной платформы Otus — это 12-месячная программа, разработанная для подготовки специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных. Обучение проходит онлайн и сочетает теоретические знания с практическими навыками, необходимыми для работы в современных IT-проектах. Программа рассчитана на тех, кто хочет освоить востребованные технологии обработки данных и построения интеллектуальных систем.

Курс будет полезен разработчикам, аналитикам данных и инженерам, стремящимся перейти в сферу машинного обучения или углубить свои компетенции. Он также подходит специалистам, работающим с большими объемами информации и желающим систематизировать знания. Для менеджеров IT-проектов курс даст понимание процессов разработки ML-решений.

В ходе обучения вы приобретете ключевые навыки:

• Работа с библиотеками Python (Pandas, NumPy) для анализа данных.
• Визуализация информации с помощью Matplotlib и Seaborn.
• Построение и оптимизация моделей машинного обучения с использованием Scikit-learn, TensorFlow, Keras.
• Обработка больших данных на платформах Hadoop и Spark.
• Реализация полного цикла ML-проектов: от сбора данных до внедрения моделей.

Для комфортного прохождения курса требуется базовый опыт программирования, предпочтительно на Python, а также знание основ линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики на уровне бакалавра. Эти знания помогут эффективно осваивать сложные темы.

Практическая составляющая — основа курса. После каждого занятия предусмотрены домашние задания, где вы примените изученные алгоритмы к реальным datasets. Итогом обучения станет выполнение выпускного проекта: решение полноценной задачи из области ML или Big Data, которую вы добавите в свое портфолио. Например, прогнозирование оттока клиентов или анализ крупных массивов социальных данных.

Преподаватели и кураторы обеспечивают постоянную обратную связь. Каждое домашнее задание проверяется экспертами с детальными комментариями по оптимизации кода и улучшению моделей. На вебинарах можно задавать вопросы в реальном времени, а в закрытом чате оперативно получать помощь по сложным темам.

Формат обучения полностью онлайн. Занятия проходят дважды в неделю в вечернее время, что позволяет совмещать курс с работой. Все вебинары доступны в записи, а материалы лекций хранятся в личном кабинете. Дедлайны сдачи заданий помогают соблюдать учебный ритм.

После успешного завершения программы вы сможете претендовать на позиции Data Scientist, Machine Learning Engineer или Big Data Engineer в компаниях, где требуется анализ данных и разработка интеллектуальных систем. Эти роли востребованы в банковском секторе, e-commerce, телекоммуникациях и технологических стартапах.

В программе курса глубоко изучаются инструменты:

• Язык Python и библиотеки для анализа (Pandas, NumPy).
• Инструменты визуализации (Matplotlib, Seaborn).
• Фреймворки ML (Scikit-learn, TensorFlow, Keras).
• Big Data-платформы (Hadoop, Spark).

Структура курса включает шесть модулей:

1. Основы Python для анализа данных: синтаксис, структуры данных, работа с библиотеками.
2. Математика для Data Science: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика.
3. Обработка и визуализация данных: очистка, трансформация, построение графиков.
4. Машинное обучение: от регрессии до нейросетей и deep learning.
5. Big Data: распределенные вычисления, обработка потоковых данных.
6. Реальные проекты: решение комплексных задач на основе реальных кейсов.

Обучение длится 12 месяцев. Каждую неделю проходят два вебинара с разбором теории и практическими примерами. Между занятиями вы выполняете задания, постепенно наращивая сложность решаемых задач. Финальный этап — защита выпускного проекта перед экспертами.

При условии сдачи всех работ вы получите именной сертификат Otus, подтверждающий квалификацию в области машинного обучения и big data. Документ может быть полезен при трудоустройстве или аттестации в компании.

Карьерный центр Otus поддерживает выпускников: помогает составить резюме, готовит к собеседованиям и предоставляет доступ к вакансиям партнеров, среди которых крупные IT-компании и технологические стартапы. Это увеличивает шансы на быстрое трудоустройство.