Курс «Machine Learning Engineer»

Направление
Deep Learning
Домашние задания
Нет
Итоговый экзамен
Нет
Обратная связь
Нет
Доступ
Сразу после покупки
Последнее обновление 17.05.2022
Кешбек 5%
Скидка 40 %

О курсе

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Сможете устроиться на должность Middle-специалиста.

Чему вы научитесь:

- Строить модели машинного обучения
Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.

- Обучать нейронные сети
Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.

- Использовать ML-алгоритмы
Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.

- Работать с инструментами анализа данных
Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.

- Извлекать данные из различных источников
Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.

- Настраивать инфраструктуру
Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.

Кому подойдёт этот курс:

Новичкам
С нуля освоите Python и SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности уже во время обучения. 

Программистам
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.

Начинающим аналитикам
Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.

Расходы за первые 6 месяцев обучения берет на себя Skillbox. В это время вы посещаете лекции и воркшопы, прокачиваете навыки, находите себе работу и начинаете зарабатывать.

Вас ждёт индивидуальная карьерная консультация, помощь в оформлении резюме и портфолио. На основе ваших пожеланий подберём подходящие вакансии, подготовим к собеседованию и сделаем всё, чтобы вы получили оффер.

Преподаватели

Юлдуз Фаттахова
Автор профессии Machine Learning, Senior Data Scientist, Team Lead, SberData, Сбер
Владимир Ершов
Автор профессии Machine Learning, Data Solutions Manager, VISA
Вячеслав Архипов
Автор курса «Статистика и теория вероятностей». Математик, Banuba development
Опыт преподавания в ведущем университете Беларуси (БГУ) более 8 лет, автор и ведущий youtube-канала du/dv stud.
Николай Герасименко
Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»
Опыт преподавания высшей математики более 4 лет. Многократный призёр математических олимпиад.
Пётр Емельянов
Спикер курса, R&D Director, UBIC Tech

Другие курсы по этой теме

Помогите нам улучшить наш сервис, поделитесь своим опытом, пройдя небольшой опрос. Он займет у вас не больше 5 минут.
Пройти опрос