Машинное обучение становится ключевым инструментом в современном мире данных и искусственного интеллекта. Курс от Нетологии предлагает глубокое погружение в теорию и практику машинного обучения, поддерживаемое ведущими специалистами отрасли и актуальными проектами.
Машинное обучение: основы, применение, моделирование
-7% дополнительно на курсы при вводе промокода! - promokodus7.
Активировать Промокод
Машинное обучение — это фундаментальный процесс создания статистических моделей на основе данных, который привлекает все больше внимания в различных отраслях.
- Работающие модели машинного обучения успешно применяются в тяжёлом машиностроении, рекламе, ритейле и других сферах, где требуется анализ больших объемов информации и прогнозирование. Специалисты по машинному обучению находятся в постоянном спросе, и каждый день появляются новые вакансии, предлагающие конкурентоспособные условия труда.
Для успешного прохождения курса по машинному обучению от Нетологии необходимо обладать уверенными навыками программирования на Python и глубоким пониманием математических основ анализа данных. Однако для тех, кто ещё не уверен в своих знаниях, доступны курсы «Python для анализа данных» и «Математика для анализа данных», которые помогут подтянуть необходимые навыки.
- Курс от Нетологии представляет собой комплексное введение в мир машинного обучения, охватывающее основные теоретические аспекты и их практические применения.
- Программа курса структурирована таким образом, чтобы каждый участник мог не только углубить свои знания, но и применить их на практике, создавая и анализируя модели данных.
Программа курса — 10 месяцев: теория, практика, вебинары, проекты
Программа курса по машинному обучению от Нетологии охватывает обширный материал и предлагает студентам глубокое погружение в теорию и практику за 10 месяцев обучения.
Структура курса включает 125 часов лекций, на которых студенты осваивают основы теоретических концепций, и 147 часов практических занятий, нацеленных на применение полученных знаний на практике.
- Важной частью программы являются еженедельные вебинары с приглашёнными экспертами, проходящие в удобное для студентов время — с 19:00 до 20:00 по Московскому времени. Эти вебинары не только дополняют основной курс материалом из первых рук, но и предоставляют возможность задавать вопросы и обсуждать актуальные темы с профессионалами отрасли.
- Студентам рекомендуется уделять от 8 до 10 часов в неделю для учебы, что включает как просмотр видеолекций и участие в вебинарах, так и самостоятельную практическую работу.
- Важным аспектом программы является доступ к записям вебинаров и другим обучающим материалам, которые можно изучать в удобное время через личный кабинет студента.
Программа курса разработана с учётом требований рынка труда, что подтверждено трёхэтапным исследованием. Она охватывает широкий спектр тем, начиная от работы с признаками и построения моделей до нейронных сетей, временных рядов, компьютерного зрения, обработки естественного языка (NLP) и менеджмента data-проектов.
Завершением программы является проведение итогового хакатона и выполнение дипломного проекта на реальном кейсе от Dodo Brands, что позволяет студентам применить свои знания на практике и продемонстрировать уровень подготовки.
Эксперты курса: ведущие специалисты в области Data Science и искусственного интеллекта
-5% дополнительно на курсы при вводе промокода! - promokodus5.
Активировать Промокод
Курс по машинному обучению от Нетологии не только предлагает студентам обширную теоретическую базу и практические навыки, но и позволяет встретиться с ведущими экспертами в области Data Science и искусственного интеллекта.
Эти профессионалы не просто преподают материал, они делятся своими практическими знаниями и опытом, что делает обучение на курсе особенно ценным и актуальным для будущих специалистов.
Алексей Кузьмин
Алексей Кузьмин, директор разработки в «ДомКлик», вносит значительный вклад в программу курса. Его опыт в разработке программного обеспечения для различных отраслей помогает студентам понять, как применять машинное обучение на практике.
Артур Сапрыкин
Артур Сапрыкин, Data Scientist, известен своими исследованиями в области алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Его лекции и практические задания помогают студентам освоить сложные методы анализа данных.
Наталья Баданина
Наталья Баданина, инженер в НИИДАР, делится своими знаниями о применении машинного обучения в реальных проектах научно-исследовательского института. Её практический опыт полезен для студентов, стремящихся применять алгоритмы в инновационных проектах.
Егор Конягин
Егор Конягин, инженер по компьютерному зрению в Haut.AI, специализируется на анализе изображений и разработке компьютерного зрения. Его участие в курсе обогащает обучающий процесс практическими заданиями и кейсами из реальной жизни.
Алексей Миронов
Алексей Миронов, ведущий инженер по разработке в «ДомКлик», привносит практический опыт внедрения технологий машинного обучения в корпоративное окружение. Его лекции помогают студентам понять, какие вызовы и возможности ожидают их в профессиональной среде.
Мурат Апишев
Мурат Апишев, руководитель направления R&D в Just AI, известен своими исследованиями в области разработки искусственного интеллекта и нейронных сетей. Его участие в курсе стимулирует студентов к исследовательской работе и разработке новых подходов к задачам анализа данных.
Владислав Балаев
Владислав Балаев, руководитель практики анализа данных в Центре компетенции искусственного интеллекта «Ланит», делится своими знаниями о разработке алгоритмов машинного обучения и их применении в корпоративной среде. Его лекции ориентированы на практическое применение теоретических знаний.
Александр Немальцев
Александр Немальцев, руководитель направления в СБЕР, представляет опыт одного из крупнейших банков России в области применения данных и искусственного интеллекта. Его знания о высоконагруженных системах и анализе больших данных ценны для будущих специалистов.
Юлия Пономарева
Юлия Пономарева, Data Scientist, работает на фрилансе и привносит в курс свой опыт работы с различными заказчиками и проектами. Её практические кейсы и примеры помогают студентам понять разнообразие применения методов анализа данных в различных отраслях.
Даниил Корогодский
Даниил Корогодский, ML-инженер в iPavlov, специализируется на разработке и реализации алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Его лекции и практические занятия важны для студентов, стремящихся глубже понять архитектуру и принципы работы современных моделей.
Владимир Новиков
Владимир Новиков, научный сотрудник в Международном центре изучения институтов и развития НИУ ВШЭ, вносит в курс академический подход к исследованию данных и разработке новых методов анализа. Его участие способствует развитию научного мышления у студентов и подготовке к исследовательской работе.
Елена Смысловских
Елена Смысловских, стажёр-исследователь в Лаборатории экспериментальной и поведенческой экономики НИУ ВШЭ, предоставляет студентам новейшие исследовательские данные и подходы к анализу экономических данных. Её лекции стимулируют студентов к изучению методов, которые могут быть применены в различных областях.
Евгений Арзамасцев
Евгений Арзамасцев, Territory Account Manager в Cisco Solutions, акцентирует внимание на применении технологий данных в корпоративной среде и региональных проектах. Его практический опыт и знания о корпоративном секторе полезны для студентов, стремящихся найти работу в крупных компаниях.
Константин Башевой
Константин Башевой, аналитик-разработчик в Яндексе, представляет опыт работы в одной из ведущих IT-компаний России. Его лекции о приложениях машинного обучения в поисковых системах и других продуктах Яндекса важны для студентов, стремящихся развиваться в сфере больших данных.
Даниил Корбут
Даниил Корбут, Machine Learning Engineer в Amazon Alexa Shopping, внедряет студентов в мир разработки AI-решений для глобальных продуктов. Его участие в курсе позволяет студентам понять, какие вызовы и возможности ожидают специалистов в мировых IT-корпорациях.
Каждый из этих экспертов вносит свой уникальный вклад в программу курса, делая обучение насыщенным и полезным для студентов. Их практический опыт и академические знания позволяют студентам не только освоить теоретический материал, но и применить его на практике в современных проектах и исследованиях.
Чему научитесь на курсе: формулирование задач, выбор алгоритмов и метрик, построение моделей Sklearn
Курс по машинному обучению от Нетологии предлагает студентам глубокое погружение в мир алгоритмов и методов анализа данных. Одним из ключевых аспектов обучения является формулирование задач для проектов по data science. Студенты учатся определять цели и задачи исследования, адаптируя их под специфику данных и требования заказчиков.
- Особое внимание уделяется выбору подходящих алгоритмов машинного обучения и метрик оценки их эффективности. Знание основных алгоритмов и их применение на практике позволяют студентам осваивать такие темы, как классификация, регрессия и кластеризация. При этом использование библиотеки Sklearn становится незаменимым инструментом для построения моделей, анализа данных и визуализации результатов.
- На курсе особое внимание уделяется оценке качества моделей и методам предотвращения переобучения. Студенты изучают техники кросс-валидации, подбора оптимальных гиперпараметров и анализа важности признаков, что позволяет создавать более точные и устойчивые модели.
- Одним из ключевых навыков, которые приобретают студенты, является интерпретация результатов анализа данных и составление информативных отчётов. Это важно не только для внутреннего использования результатов, но и для коммуникации с заказчиками и стейкхолдерами проектов.
Курс отличается практическим подходом к обучению, что позволяет студентам непосредственно применять полученные знания на реальных данных и задачах. Это способствует быстрому и глубокому усвоению материала и готовности к профессиональной деятельности в сфере анализа данных и машинного обучения.
Для кого подойдёт курс: разработчики, аналитики, начинающие ML-специалисты
-5% на все онлайн-курсы при вводе промокода! - WELCOME.
Активировать Промокод
Курс по машинному обучению от Нетологии представляет ценное образовательное предложение для разработчиков, аналитиков и начинающих специалистов в области машинного обучения.
- Для разработчиков, желающих расширить свои знания в других областях программирования, курс станет отличным инструментом для освоения основ и принципов анализа данных, построения моделей и использования машинного обучения в различных приложениях.
- Аналитики найдут в курсе возможность углубить свои знания и навыки благодаря преподаванию ведущих экспертов отрасли. Они освоят инструменты анализа данных, методы машинного обучения и смогут применять их на практике для решения реальных бизнес-задач.
- Для начинающих специалистов в области машинного обучения курс предлагает введение в основные концепции и методы работы с данными. Студенты изучат процесс обработки данных, выбора подходящих алгоритмов и построения моделей, включая нейронные сети. Это позволит им глубже понять принципы работы алгоритмов машинного обучения и начать их успешное применение в практических проектах.
Курс открывает новые возможности для профессионального развития в области анализа данных и машинного обучения, независимо от текущего уровня подготовки и опыта работы в IT-сфере.
FAQ
Что включает в себя программа курса по машинному обучению от Нетологии?
Программа курса длится 10 месяцев и включает 125 часов теории и 147 часов практики, включая вебинары с экспертами и проекты на реальных кейсах от компании Dodo Brands.
Какие темы охватывает курс "Машинное обучение: основы, применение, моделирование"?
Курс охватывает основы машинного обучения, его применение в различных отраслях (включая тяжёлое машиностроение, рекламу и ритейл) и методы моделирования на практике.
Кто ведёт обучение на курсе по машинному обучению от Нетологии?
Обучение ведут ведущие специалисты в области Data Science и искусственного интеллекта, включая сотрудников таких компаний, как Sber, Яндекс, Amazon и другие.
Какие навыки приобретут студенты курса по машинному обучению от Нетологии?
Студенты научатся формулировать задачи для проектов по data science, выбирать подходящие алгоритмы и метрики, строить модели с использованием библиотеки Sklearn и оценивать их качество.
Каковы основные требования к участникам курса по машинному обучению от Нетологии?
Для успешного прохождения курса необходимо уверенное владение языком программирования Python и хорошее понимание математики, что позволяет эффективно изучать теорию и практику.
Кому рекомендован курс по машинному обучению от Нетологии?
Курс подойдёт разработчикам, желающим расширить навыки в области машинного обучения, аналитикам, ищущим глубокое погружение в специализацию, и начинающим специалистам в ML.
Какой формат обучения предусмотрен на курсе "Машинное обучение: основы, применение, моделирование"?
Обучение проходит в формате вебинаров, лекций, практических заданий и проектов на протяжении 10 месяцев, с доступом к материалам и записям в личном кабинете в течение 3 лет.
Что входит в образовательный процесс на курсе "Чему научитесь на курсе: формулирование задач, выбор алгоритмов и метрик, построение моделей Sklearn"?
На курсе студенты изучают формулировку задач для data science, выбор подходящих алгоритмов и метрик, построение моделей с использованием Sklearn, оценку качества моделей и составление отчётов.
Заключение
В статье были рассмотрены ключевые аспекты курса “Машинное обучение” от Нетологии, предназначенного для специалистов, стремящихся углубить свои знания в области data science и искусственного интеллекта.
- Курс охватывает не только основы и применение машинного обучения в различных отраслях, но и предоставляет студентам практические навыки по работе с данными, построению моделей и анализу результатов с использованием современных инструментов, таких как Sklearn и Python.
- Структурированное обучение на протяжении 10 месяцев, включая вебинары с ведущими специалистами и проекты на реальных кейсах, делает курс особенно привлекательным для тех, кто стремится не только углубить теоретические знания, но и непосредственно применять их на практике.
- Завершая курс, студенты получают не только понимание основных аспектов машинного обучения, но и готовность к решению сложных задач в сфере анализа данных. Это образовательное предложение открывает новые возможности для карьерного роста и профессионального развития в быстро развивающейся области технологий.
Подведя итог, курс "Машинное обучение от Нетологии" представляет собой идеальный выбор для тех, кто стремится стать экспертом в области машинного обучения и внедрить свои знания в практические проекты.
Комментарии