Навчіться створювати моделі ML і навчати нейронні мережі. Освоїте аналіз даних і в кінці курсу виберете одну зі спеціалізацій: обробку природної мови або Computer Vision. Зможете влаштуватися на посаду Middle-фахівця.
фахівець з Machine Learning аналізує великі обсяги інформації, створює моделі для прогнозування в бізнесі, медицині, промисловості.
Завдання ml Engineer-навчати нейромережі, проектувати аналітичні системи та рекомендаційні сервіси на основі алгоритмів машинного навчання.
Кому підійде цей курс
- новачкам
З нуля освоїте Python і SQL, навчитеся збирати і аналізувати дані. Отримайте необхідний мінімум знань з математики, теорії ймовірності та статистики. Вирішіть завдання на основі реальних кейсів. Влаштуйтеся на стажування за обраною спеціальністю вже під час навчання. - програмістам
Підтягнете математику, статистику, аналітичне та алгоритмічне мислення, навчитеся виявляти потреби бізнесу. Отримайте досвід роботи з моделями машинного навчання і будете вирішувати завдання з даними за допомогою Python. Пройдете процес від збору даних до деплоя моделі. - початківцям аналітикам
Навчіться висувати гіпотези і робити висновки на основі даних. Зможете писати ефективний код на Python, перетворювати сирі дані в корисну інформацію, розуміти математику і основи статистики, навчати машини і прогнозувати результати. Відшліфуєте знання, збільшите швидкість роботи і досягнете підвищення.
- будувати моделі машинного навчання
Почнете з простих моделей, які вимагають мінімальних знань програмування. Розберетеся в алгоритмах і навчитеся вирішувати завдання регресії, класифікації та кластеризації.
- навчати нейронні мережі
Дізнаєтеся, як влаштовані архітектури нейромереж для задач комп'ютерного зору і NLP. Зможете використовувати і дообучать готові сітки для своїх завдань і тренувати власні.
- використовувати ml-алгоритми
Освойте лінійні і деревні алгоритми і бустинги. Навчіться прогнозувати часові ряди і створювати рекомендаційні системи. Зможете навчати моделі на великих даних за допомогою Spark.
- працювати з інструментами аналізу даних
Дізнаєтеся, як проводити розвідувальний аналіз даних, і освоїте Excel для аналітики. Навчіться візуалізувати дані в Power BI і програмувати на Python і SQL.
- витягувати дані з різних джерел
Зрозумієте, як читати файли різних форматів за допомогою Python і бібліотеки pandas. Навчіться писати запити до API, отримувати, очищати і зберігати дані в різних форматах.
- налаштовувати інфраструктуру
Навчіться читати і розуміти архітектури ml-рішень. Познайомитеся з пайплайнами роботи моделі: від збірки даних до моніторингу результатів. Зможете збирати моделі у вигляді API.
https://privatelink.de/?https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/