Место проведения
Онлайн
Город
Не указано
Дата проведения
20 фев., 2020 - 31 июл., 2020
Время проведения
Не указано
Цена
от 70 000 RUB
Вид обучения
Курсы
Форма обучения
Онлайн
Учебная нагрузка
Не указано
Длительность обучения
6 Месяцев
Тема
IT: Для программистов и IT-специалистов / Аналитика

Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Изучите главные направления machine learning для профессионального роста в хайповой профессии. Вы сформулируете задачу для data science-проекта и спроектируете процесс решения, подберёте алгоритмы и метрики под задачу, научитесь строить модели машинного обучения и оценивать их качество.
Целевая аудитория
РазработчикиАналитикиМатематики

Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания
 работающих нейронных сетей вместо «обзора по верхам»

Закладываем фундамент для развития на уровне middle

5 месяцев занятий и интенсивного общения с ведущими экспертами отрасли

6 проектов практические задания и дипломная работа станут основой вашего портфолио

Диплом документ установленного образца от известного онлайн-университета

140 000 ₽ средняя зарплата специалиста на junior-уровне (по данным hh.ru)

Развитие карьеры помощь в составлении продающего резюме и подготовке к собеседованию

Machine learning — процесс обучения нейронных сетей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по глубокому обучению пока мало и они быстро находят себе интересные проекты.

~736 вакансий для специалистов machine learning появляется каждую неделю (по данным hh.ru)

Чему вы научитесь на курсе

Формулировать задачу для data science-проекта

Выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи

Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей

На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать

Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn

Рассмотрите примеры кода обучения, научитесь применять знания на практике

Оценивать качество моделей машинного обучения

Ознакомитесь с подходами предотвращения переобучения, изучите методы оценки

Интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании 

Научитесь сравнивать алгоритмы на готовых датасетах, определять методы улучшения качества

Программа
Построение модели
Работа с заказчиком
Рекомендательные системы
Компьютерное зрение
Обработка естественного языка (NLP)
Временные ряды
Итоговый хакатон
Дипломная работа
Преподаватели

Как проходит обучение

Занятия онлайн или в Кампусе

Каждый из модулей программы можно проходить онлайн (вебинары или трансляции) или присоединиться к очной группе в московском Кампусе Нетологии на Бауманской.

Практика

Каждое занятие включает в себя практические задания, индивидуальные и командные. Также есть возможность оттачивать навыки на лабораторных занятиях и хакатоне.

Общение с экспертами

Эксперты курса, преподаватели и менторы, всегда открыты для дополнительных вопросов: как в процессе обучения, так и после окончания программы.

Карьерное консультирование

Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, подготовит к собеседованию, предложит интересные вакансии и будет сопровождать вас на всех этапах поиска работы.

Что нужно знать и уметь для успешного обучения на программе

Владеть хотя бы одним языком программирования на уверенном уровне (лучше, если это будет Python).

Хорошо, если у студента есть математическая база.

Что вы получите в результате обучения

Специалист machine learning

Достигнутые результаты:

  • Построена полносвязная нейросеть
  • Создан чат-бот для поиска авиабилетов
  • Построен классификатор изображений
  • Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта
  • Создан готовый к внедрению ML-проект

Ключевые навыки:

  • Сбор и подготовка данных для анализа
  • Создание нейросетей
  • Генерация текстов и изображений
  • Создание рекомендательных систем
  • Выбор и реализация алгоритма под задачу
  • Выбор и создание фич для модели

Инструменты, которые вы освоите

SkLearn SkLearn

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения.

OpenCV OpenCV

Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Мы будем использовать её на Python.

PostgreSQL PostgreSQL

Одна из самых популярных реляционных баз данных с открытым исходным кодом. На её основе работает множество приложений для анализа геопространственных данных и мобильных приложений.

NLTK Набор библиотек и программ Python для символьной и статистической обработки естественного языка.

pandas pandas

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python.

Tensorflow Tensorflow

Открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети.

Вашу квалификацию подтвердят документы установленного образца

Диплом Удостоверение Нетология

Стажировки и трудоустройство

Каждый выпускник получает помощь и поддержку Центра развития карьеры

  • Помощь в подготовке резюме и прохождении собеседования
  • Консультация с HR-специалистом по поиску работы и развитию карьеры
  • Возможность прохождения стажировки в проектах «Нетологии-групп»: в Фоксфорде, Нетологии, EdMarket
  • Информирование о вакансиях, открытых в компаниях-партнёрах
  • Доступ к подборке видеокурсов по поиску работы и soft skills
Стоимость курса
Машинное обучение
70 000
Другие курсы