за рік підготуєтеся до роботи ml-інженером: отримаєте необхідну математичну підготовку, освоїте Python, навчитеся працювати з даними і створите свої перші моделі машинного навчання.
фахівець з Machine Learning, або ml-інженер аналізує великі обсяги інформації, створює моделі для прогнозування в бізнесі, медицині, промисловості.
Завдання ml-інженера-навчати нейромережі, проектувати аналітичні системи та рекомендаційні сервіси на основі алгоритмів машинного навчання.
кому підійде цей курс
фахівець з Machine Learning, або ml-інженер аналізує великі обсяги інформації, створює моделі для прогнозування в бізнесі, медицині, промисловості.
Завдання ml-інженера-навчати нейромережі, проектувати аналітичні системи та рекомендаційні сервіси на основі алгоритмів машинного навчання.
кому підійде цей курс
- новачкам
з нуля освоїте Python, SQL, навчитеся збирати і аналізувати дані, отримаєте необхідний теоретичний мінімум з математики, теорії ймовірності і статистики. Вирішіть завдання на основі реальних кейсів і додасте проекти в портфоліо. Через рік зможете почати працювати за професією. - програмістам
підтягнете математику, статистику, аналітичне та алгоритмічне мислення, навчитеся виявляти потреби бізнесу. Отримайте досвід роботи з моделями машинного навчання, будете застосовувати Python для вирішення завдань з даними. Пройдете процес від збору даних до деплоя моделі. - аналітикам, які хочуть перейти в Machine Learning
вивчіть Python на більш високому рівні, освоїте роботу з корисними бібліотеками. Будете застосовувати методи машинного навчання в роботі. Відшліфуєте знання і зможете змінити вектор професійного розвитку.
- аналітично мислити
Навчіться самостійно розробляти план вирішення проблеми, висувати і перевіряти гіпотези, інтерпретувати результати і представляти їх керівництву. - 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. - будувати ML-моделі
освоїте алгоритми машинного навчання з учителем і без. Навчіться вирішувати завдання регресії, класифікації та кластеризації. Побудуйте свої перші моделі. - витягувати дані з різних джерел
зрозумієте, як читати дані різних форматів за допомогою Python і SQL. Навчіться писати запити до API, отримувати, очищати і зберігати дані в різних форматах. - налаштовувати інфраструктуру
познайомитеся з пайплайнами роботи моделі: від збірки даних до моніторингу результатів. - працювати в Git
будете створювати репозиторії і відстежувати зміни в коді, підготуєтеся до командної роботи в проекті.
https://privatelink.de/?https://skillbox.ru/course/paket-machine-learning-0-junior/