Специалист по машинному обучению — это профессионал, который специализируется на разработке машинного обучения, области компьютерных наук, которая фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут «учиться» на данных или адаптироваться к ним и делать прогнозы.
Что делают специалисты по машинному обучению и чем занимаются?
Обязанности, например, на одной из вакантных должностей:
- строить пайплайны для дообучения моделей и работы с данными (сбор и генерация, фильтрация, ранжирование, кластеризация)
- разработать новые модули классификации объектов
- разработать модули предиктивного анализа развития отклонений
- оптимизировать алгоритмы
- выполнять быстрые эксперименты и прототипирование на python с последующей реализацией в продакшене (развертывание моделей на веб-серверах, встраиваемых системах, мобильных устройствах)
- Сегментация и обнаружение по сейсмическим данным;
- Сегментация данных геофизической съемки;
- Задачи, связанные с временными рядами (прогнозы объемов производства);
Что должен знать и уметь специалист по машинному обучению?
Требования к специалистам по машинному обучению:
- Создавайте модели машинного обучения
- Обучайте нейронные сети
- Используйте алгоритмы машинного обучения
- Работать с инструментами анализа данных (визуализировать данные в Power BI и программы на Python и SQL).
- Извлечение данных из различных источников
- Настройка инфраструктуры
Востребованность и зарплаты специалистов по машинному обучению
Сейчас на сайте поиска работы 2627 вакансий, и спрос на специалистов по машинному обучению растет с каждым месяцем.
Количество вакансий с указанной зарплатой специалиста по машинному обучению по всей России:
- от 60 000 руб. — 765
- от 110 000 руб. — 319
- от 155 000 руб. — 171
- от 205 000 руб. – 109
- от 250 000 руб. — 87
Вакансии с указанным уровнем дохода в Москве:
- от 80 000 руб. — 147
- от 140 000 руб. — 73
- от 195 000 руб. — 48
- от 255 000 руб. — тридцать
- от 315 000 руб. — 16
Вакансии с указанным уровнем дохода в Санкт-Петербурге:
- от 70 000 руб. — 65
- от 105 000 руб. — 33
- от 145 000 руб. — 20
- от 180 000 руб. — 1. 3
- от 220 000 руб. — 7
Как стать специалистом по машинному обучению и где учиться?
Варианты обучения специалиста по машинному обучению с нуля:
- Самостоятельное обучение — всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, туториалы и т д. Плюсы — дешево или очень доступно. Недостатки — нет последовательности, самообучение может быть малоэффективным, приобретенные навыки могут не потребоваться работодателю;
- Онлайн обучение. Вы можете пройти курс на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без специальной подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику — это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.
Ниже представлен обзор 15+ лучших онлайн-курсов.
15+ лучших курсов для обучения специалиста по машинному обучению: подробный обзор
1 место. Курс «Профессия Data Scientist: машинное обучение» — Skillbox
https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/
Стоимость: Рассрочка на 31 месяц — 4 879 ₽/мес
Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейронными сетями. Пополните свое портфолио и получите престижную профессию.
- Продолжительность 19 месяцев
- Помогите найти работу
- 7 курсов в одной программе
- Доступ к курсу навсегда
На рынке не хватает специалистов по данным
- 500 компаний,
в том числе Сбербанк, Яндекс и Тинькофф ищут специалистов по data science
- 100 000 рублей
зарплата начального уровня
Для кого этот курс
- Люди без образования в ИТ
Вы получите фундаментальные навыки в программировании, анализе, статистике и математике, которые проложат путь к карьере в области науки о данных и машинного обучения. Вы сразу же сможете использовать свои знания на практике.
- Программисты
Вы улучшите свои знания и навыки программирования на Python и R. Улучшите свои математические и аналитические навыки, используйте алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач и пополните свое портфолио мощными проектами.
- Менеджеры и владельцы бизнеса
Узнайте, как использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов, чтобы вывести свой бизнес на новый уровень.
Что вы хотите узнать
- Программирование на Питоне
Освойте самый популярный язык для работы с данными.
- Визуализируйте данные
Вы можете создавать информационные панели или интерактивную инфографику.
- Работа с библиотеками и базами данных
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
- Используйте нейронные сети для решения реальных задач
Освойте фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнайте, как организованы нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
- Создавайте модели машинного обучения
Изучите различные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
- Создавайте рекомендательные системы
Создайте систему рекомендаций и добавьте ее в свое портфолио.
Помогу построить карьеру мечты
Вы найдете индивидуальные консультации по вопросам карьеры, помощь в подготовке резюме и портфолио. Исходя из ваших пожеланий, мы подбираем подходящие вакансии, готовимся к собеседованиям и делаем все, чтобы вы получили предложение.
В 2021 году мы приняли на работу по новой профессии более 1000 студентов
Программа
Вас ждут 7 курсов разного уровня сложности, где знания можно приравнять к году работы.
- 82 тематических модуля
- 288 часов онлайн
- Python для науки о данных
- Введение в информатику
- Введение в Python
- Базовый
- Операторы, выражения
- Условный оператор if, ветки
- Условный оператор if: продолжение
- Пока цикл
- Для: петли со счетчиком
- Для: Циклы со счетчиком, часть 2. Функция диапазона
- Для цикла: работа со строками
- Вложенные циклы
- Плавающие числа (целые/плавающие)
- Функции
- поплавок 2
- Установите и настройте IDE
- Базовые коллекции: списки
- Список методов
- Перечислите понимание
- Базовые коллекции: Струны
- Основные коллекции: Словари и наборы
- Основные коллекции: кортежи
- Функции — рекурсия
- Работа с файлами
- Исключения: обработка ошибок
- Введение в ООП
- Основные принципы ООП
- Итераторы и генераторы
- Аналитика. Первый уровень
- Библиотека NumPy: методы разбора массива
- Библиотека NumPy: способы преобразования матриц
- Библиотека Panda: индексация и выборка данных
- Библиотека Panda: использование функций, группировка, сортировка
- Базовая визуализация данных с помощью Matplotlib
- Расширенная визуализация с помощью Matplotlib
- Визуализация с Seaborn
- Мастер-класс: исследовательский анализ (EDA)
- Курсовая работа. Подготовка аналитического отчета на основе имеющихся данных, который поможет производителям образовательных программ эффективно выстроить стратегию обновления и улучшения курсов
- Чтение и запись данных: CSV, XLSX
- Основы SQL
- Чтение и запись данных: JSON, MongoDB
- Работа со строками
- Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчета для отдела кадров. На основании проведенных анализов необходимо дать рекомендации отделу кадров по стратегии подбора персонала и взаимодействия с сотрудниками
- Курсовая работа. Часть 2. Подготовка аналитического отчета для SMM-отдела компании Skillbox на основе аудитории Skillbox ВКонтакте
- Статистика и теория вероятностей
- Основы статистики и теории вероятностей
- Как лгать со статистикой
- Основы математики для информатики
- Основные математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
- Основные математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
- Функции переменной, их свойства и графики
- Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
- Аппроксимация и преобразование функций: сдвиг, растяжение, сжатие
- Аппроксимация и работа с производными
- Функции нескольких переменных, их свойства и графики
- Частные производные функций многих переменных
- Векторы и матрицы. Градиент
- Линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Разложение матриц. Собственные векторы и значения
- Машинное обучение. Первый уровень
- Основные концепции машинного обучения (ML)
- Жизненный цикл проекта машинного обучения
- Регрессия: измерения качества, преобразование входных данных
- Регрессия: регуляризация и градиентный спуск
- Классификация: kNN, наивный байесовский классификатор, деревья решений
- Классификация: Измерения качества классификации и мультиклассовая классификация
- Группировка
- Дополнительные методы: Даунскейлинг
- Дополнительные техники: Буст и стейкинг
- Введение в Каггле
- Курсовая работа. Анализ данных от телекоммуникационных компаний и прогнозирование оттока пользователей на основе демографических данных, услуг, которые они используют, продолжительности использования услуг, способа оплаты и суммы
- Машинное обучение. Средний уровень
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейронных сетей
- Нейронные сети на практике
- Сверточные нейронные сети для задачи классификации изображений: введение в свертки (многоканальные свертки, рецептивные поля)
- Сверточные нейронные сети для задачи классификации изображений: расширенные сверточные операции (сетевая архитектура VGG и ResNet, задача переноса обучения для сверточных сетей)
- Семантическая сегментация: слабая локализация и полностью сверточные нейронные сети (FCN)
- Семантическая сегментация: передовые архитектуры FCN для семантической сегментации
- Обнаружение объекта. Задания с классификацией и локализацией
- Обнаружение объекта. Анализ и реализация архитектуры R-CNN
- Обнаружение объекта. Анализ популярных архитектур (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD) и знакомство с TensorFlow Object Detection API
- От дискриминационных моделей к передаче генеративного стиля
- Генеративные состязательные сети
- Введение в НЛП
- НЛП на нейронных сетях. Рекуррентные нейронные сети, классификация текстов
- НЛП на нейронных сетях. Языковые модели, внимание, преобразователь
- Укрепляющая тренировка. Q-обучение
- Укрепляющая тренировка. Глубокое Q-обучение
- Ускорение и оптимизация нейронных сетей
- Внедрение моделей DL в производство
- Введение в рекомендательные системы и проблемы ранжирования
- Современные подходы к построению рекомендательных систем
- Универсальные навыки программирования
- Как стать отличным программистом
- Оформление электронных рассылок. Советы на реальных примерах
- Состояние мягких навыков
- Как мы создавали карту развития для разработчиков
- Как общаться по электронной почте и эффективно работать с электронной почтой
- повышает вашу эффективность
- Споры по поводу первого языка программирования
- Саморазвитие: как я не сидел на двух стульях и нашел третий
- Подход к производительности, основанный на данных — выводы из данных миллиона человек
- HTTP-протокол
- Введение в алгоритмы
- Английский для IT-специалистов
- ИТ-резюме и CV
- Собеседование при приеме на работу: вопросы и ответы
- Командная работа
- Общение на рабочем месте
- Деловое письмо
- Разработка программного обеспечения
- Разработка концепции системы и SRS
- Дизайн
- Разработка и тестирование
- Развертывание и обслуживание
Ваше резюме после обучения
- Нанять специалиста по машинному обучению
- Зарплата от: 100 000 ₽
Профессиональные навыки:
- Знание Python для машинного обучения
- Применение алгоритмов машинного обучения
- Работа с разными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Написание рекомендательных систем
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
- Работа с нейронными сетями
- Работает с библиотеками pandas, numpy, matplotlib
Диплом Skillbox
Он подтвердит, что вы прошли курс, и будет дополнительным аргументом при приеме на работу.
2 место. Курс «Машинное обучение» — Нетология
https://netology.ru/programs/machine-learn
Стоимость: 49 000 ₽ или договор рассрочки на 18 месяцев — 2 722 ₽ в месяц
Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания функционирующих нейронных сетей.
Закладываем основу для развития на среднем уровне.
Формат обучения:
Онлайн и очные занятия в Москве
Уровень:
Передовой
Документ:
Диплом о профессиональной переподготовке
Чему вы хотите научиться на курсе
- Сформулировать задачу для проекта по информатике
- Представьте идеи и гипотезы и создайте план решения проблемы
- Подберите алгоритмы и расчеты задачи для разных моделей
- Используйте примеры, чтобы изучить основные алгоритмы и выяснить, когда их использовать
- Создавайте модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn
- Просмотрите примеры изучения кода, научитесь применять знания на практике
- Оценить качество моделей машинного обучения
- Ознакомьтесь с подходами к предотвращению переобучения, изучите методы оценки
- Интерпретируйте результаты и напишите отчет об исследовании
- Научитесь сравнивать алгоритмы на готовых наборах данных, определять методы улучшения качества
Программа курса:
- Построение модели
Узнайте, что такое библиотека Sklearn и как ее использовать. Изучите алгоритмы кластеризации и сможете создавать ансамбли моделей. Научитесь оценивать модели и работать с переоснащением. Узнайте, как использовать GridSearch и RandomizedSearch, CV для конкретной модели, готовый подход.
40 часов теории
10 часов обучения
- Библиотека Склеарна
- Алгоритмы классификации: линейные методы, логистическая регрессия и SVM
- Алгоритмы классификации: деревья решений
- Алгоритмы регрессии: линейные и полиномиальные
- Алгоритмы кластеризации
- Ансамбль
- Расчет точности модели, переобучение, регуляризация
- Улучшение качества модели
- Организация проекта, подготовка отчетов по исследованиям
- Лабораторная работа
- Подача промежуточного проекта
- Работа с клиентом
- Рекомендовать системы
В этом и следующих блоках вы будете использовать то, что узнали в различных областях машинного обучения. В этом блоке вы научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.
12 часов теории
8 часов обучения
- Введение и классификация рекомендательных систем
- Рекомендации на основе контента
- Совместная фильтрация
- Неперсональные рекомендательные системы
- Гибридные алгоритмы
Гарантия возврата денег
У вас есть три класса, чтобы попробовать. Сообщите нам, если передумаете, и мы вернем полную сумму.
Для кого этот курс
- Разработчики
Курс дает хорошую отправную точку для перехода в новую область программирования. Вы получите другие интересные задания и возможность роста дохода
- Аналитики
Вы получите знания ведущих специалистов отрасли, углубите свою специализацию в короткие сроки и выйдете на новый уровень в профессии
- Математики
Найдите применение знаниям в математике и сможете перейти в новую область
Как проходит обучение
- Занятия онлайн или в кампусе
Каждый из модулей программы можно пройти онлайн или присоединиться к очной группе в Московском кампусе нетологии на Бауманской
- упражняться
Занятия включают практические, индивидуальные и командные задания. Также есть возможность отточить навыки на лабораторных занятиях и хакатонах
- Общение с экспертами
Эксперты курса, преподаватели и менторы всегда открыты для дополнительных вопросов: как в процессе обучения, так и после окончания программы
- Профориентация
Центр развития карьеры поможет вам составить резюме, подготовиться к собеседованию, предложит вакансии и будет сопровождать вас на всех этапах поиска работы
Для прохождения курса необходимо свободно владеть языком программирования Python и дружить с математикой
Вы можете выучить Python и запомнить математику на наших курсах
Что вам даст курс:
Специалист по машинному обучению
Достигнутые результаты
- Построил полносвязную нейронную сеть
- Создан чат-бот для поиска рейсов
- Классификатор изображений здания
- Рекомендовать системы для музыки и фильмов создан веб-сайт
- Создан готовый к внедрению ML-проект
Основные навыки
- Сбор и подготовка данных для анализа
- Создание нейронных сетей
- Генерация текста и изображений
- Построение рекомендательных систем
- Выбор и реализация алгоритма задачи
- Выбор и создание функций для модели
- Освоенный инструмент
- Scikit-learn
3 место. Курс «Профессия Data Scientist: машинное обучение» — GeekBrains
https://gb.ru/geek_university/data-science
Стоимость: Договор рассрочки на 36 месяцев — от 3 885 ₽/мес
Пройдите обучение Data Science с нуля и получите востребованную профессию.
По данным HeadHunter, за два года спрос на специалистов по данным удвоился. Используя методы машинного обучения, они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы помогаем вам стать таким специалистом с нуля и найти для вас работу.
После окончания обучения вы сможете работать по следующим специальностям:
- Специалист по данным
- Аналитик данных
- Инженер по машинному обучению
- Специалист по компьютерному зрению
- НЛП специалист
Служить в любых условиях:
- Получайте заказы на фриланс или удаленную работу
- Построить карьеру в компании или стартапе
- Расширьте свой бизнес
Гарантия занятости оговаривается в договоре. Если после успешного обучения вы не найдете работу, мы вернем вам деньги.
Почему выбрали нас:
- Живое общение
Во время 70% вебинаров с преподавателями: можно задать вопросы по теме и получить быструю обратную связь.
- Текущая программа
Каждый месяц мы обновляем материал, чтобы вы получали актуальные знания.
- Постоянное обучение
Вы сможете тренироваться на наших учебных стендах — специальной инфраструктуре, и добавить 14 кейсов в свое портфолио
- Методические материалы
После каждого сеанса вы получите Jupiter Notebook, мощный инструмент для интерактивных вычислений.
Курс имеет два формата:
- живые вебинары;
- записанные видео коллекции.
Везде домашние задания и проверка их учителем.
Программа обучения:
Наша программа одна из самых полных и информативных. При этом в нем легко разобраться, ведь знания даются постепенно: от базовых инструментов к продвинутым.
- 380 часов образовательного контента и практики
- 14 проектов в портфолио
- 2 вебинара в неделю
Я год
В квартале:
Программирование.
Узнайте, как работать в Linux и создавать серверы в облачных сервисах AWS, искать информацию и основные операции с файлами, а также отслеживать операции сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Основные библиотеки Python, предназначенные для информатики: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.
Курс:
- Встреча декана со студентами.
- Основы Python
- Введение в Python
- Встроенные типы и операции с ними
- Функции
- Полезные инструменты
- Работа с файлами
- Объектно-ориентированного программирования
- ООП. Продвинутый уровень
- ООП. Полезные аксессуары
4 недели — 8 занятий
- Рабочая станция
- Введение установка ОС
- Настройка и знакомство с интерфейсом командной строки
- Пользователи. Управление пользователями и группами
- Запуск ОС и процессы
- Устройство файловой системы Linux. Понимание файла и каталога
- Введение в сценарии bash crontab и планировщики задач
- Управление пакетами и репозиториями. Основы сетевой безопасности
- Введение в докер
4 недели — 8 часов видео
- Реляционные базы данных и основы MySQL
- Вебинар. Установите среду. DDL — Команды
- Видео урок. Управление базами данных. Язык запросов SQL
- Вебинар. Введение в проектирование баз данных
- Вебинар. CRUD-операции
- Видео урок. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
- Вебинар. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
- Видео урок. Сложные вопросы
- Вебинар. Сложные вопросы
- Видео урок. Транзакции, переменные, представления. Администрация. Хранимые процедуры и функции, триггеры
- Вебинар. Транзакции, переменные, представления. Администрация. Хранимые процедуры и функции, триггеры
- Видео урок. Оптимизация запросов. NoSQL
- Вебинар. Оптимизация запросов
6 недель — 12 занятий
- Библиотеки Python для науки о данных: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
- Введение в курс
- Расчеты с Numpy. Работа с данными в Pandas
- Визуализация данных в Matplotlib
- Управляемое обучение в Scikit-learn
- Неконтролируемое обучение в Scikit-learn.
- Неконтролируемое обучение в Scikit-learn и знакомство с финальным проектом
- Консультация по финальному проекту
5 недель — 10 занятий
Проекты: Прогнозирование цен на недвижимость
II квартал:
Сбор данных и статистические исследования.
Ознакомьтесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Узнайте, как выполнять корреляционный, дисперсионный и регрессионный анализ. Научитесь работать с сервисами RESTful/SOAP, форматами XML и JSON в Python, а также ознакомьтесь с особенностями открытых данных (OpenData).
Курс:
- Библиотеки Python для науки о данных: продолжение;
- Методы сбора и обработки данных из сети Интернет;
- Введение в математический анализ;
- Теория вероятностей и математическая статистика;
Проект
- Сбор информации по заданным критериям;
- Исследовательский анализ данных (EDA) на основе полученной информации;
III квартал:
Математика для специалистов по данным.
Рассмотрим математические аспекты алгоритмов, используемых в науке о данных: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, ближайшие соседи, кластеризация, деревья решений, случайный лес, повышение градиента. Понять, как работают алгоритмы на математическом уровне.
Курс:
- Линейная алгебра
- Алгоритмы анализа данных
Проект:
- Построение модели кредитного скоринга для банка
IV квартал:
Машинное обучение.
Мастер Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.
Курс:
- Машинное обучение в бизнесе
- Рекомендовать системы
- Видеокурс от Мегафон + курсовой проект
Проект:
- Система рекомендаций интернет-магазина;
- Прогноз оттока абонентов;
- Алгоритм определения вероятности подключения услуги.
II курс
5-й квартал:
Нейронные сети.
Узнайте, как решать проблемы Macne Learning с данными социальных сетей, геоданными, графиками и нейронными сетями. На практике ознакомьтесь с фреймворками для разработки нейросетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.
Курс:
- Введение в нейронные сети
- Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей.
Проект:
Распознавание и классификация изображений.
VI квартал:
Задачи искусственного интеллекта.
Изучите передовые архитектуры сверточных нейронных сетей, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
Курс:
- Введение в обработку естественного языка
- Глубокое обучение в компьютерном зрении
Проект:
Определение эмоциональной окраски текста и классификация текстов
Приложение, которое анализирует объекты на камере
Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы.
II квартал:
Специализация.
Изучите платформу PyTorch и погрузитесь в компьютерное зрение и обработку естественного языка.
Курс:
- Введение в компьютерное зрение от Nvidia
- Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
- Введение в обработку естественного языка
Проект:
Приложение, которое анализирует объекты на камере
Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы.
Курсы вне четверти:
Предметы с индивидуальным выбором даты начала.
Вы можете сами составить часть расписания и настроить интенсивность тренировок.
- Подготовка к поиску работы
- История развития искусственного интеллекта
- Алгоритмы и структуры данных в Python
- Введение в высшую математику
- Анализ спортивных данных. Платформа Kaggle
- Язык R для анализа данных
- Визуализация данных в таблице
- Сверточные нейронные сети в компьютерном зрении
Проекты:
- Конкурс на сайте Kaggle
Вы получите диплом о профессиональной переподготовке.
Цена: 95 040 ₽ или в рассрочку 3 960 ₽/мес.
Курс «По машинному обучению» — SkillFactory
https://skillfactory.ru/machine-learning
Стоимость: 36 900 ₽ или договор рассрочки на 12 месяцев
В конце курса:
- Изучите основные алгоритмы машинного обучения
- Выполните более 500 укрепляющих упражнений
- Участвуйте в хакатонах на Kaggle
Продолжительность: 12 недель
Формат: онлайн
Оценка за курс: 4.6
Курс подходит вам, если вы:
- Новичок
Вы начинающий специалист по данным, свободно владеете Python, хорошо разбираетесь в математике и статистике. Вы сможете систематизировать и углубить полученные знания самостоятельно или на бесплатных курсах, пообщаться с профессионалами, применить модели машинного обучения на практике.
- Программист
Вы программист Python и столкнулись с проблемами машинного обучения на работе. На курсе вы освоите базовые алгоритмы машинного обучения, обучите рекомендательную систему и примените все полученные навыки машинного обучения на практике на последнем хакатоне.
- Аналитик
Вы аналитик со знанием Python, работаете с большими объемами данных и хотите углубиться в машинное обучение. На курсе вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените
основные методы предварительной обработки данных, научитесь проверять данные и оценивать качество алгоритмов.
Из чего состоит курс:
Курс включает 10 модулей, более 500 практических упражнений, 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона Kaggle, чат сообщества и поддержку наставника.
- Развитие навыка
Каждая тема освещена в видеороликах, скринкастах и сводках, а также дополнена десятками упражнений (тесты, отладка кода, проверка студенческого кода).
- Обучение модели
На курсе вы работаете по каждой теме с моделью ML — дорабатываете, создаете с нуля, оптимизируете, пробуете разные методы.
- Сообщество и наставник
На курсе вы не останетесь один на один с трудностями — вам помогут не только ваши одноклассники, но и куратор курса.
Специализация Data Science состоит из предметов:
- Курс «Python для анализа данных»
- Курс математики для информатики
- Курс машинного обучения
- Курс по нейронным сетям и глубокому обучению
- Курс компьютерной инженерии
- Управление на основе данных
- Питон
- Математика и статистика
- Машинное обучение
- Глубокое обучение
- Компьютерная инженерия
- Управление
Программа курса «Машинное обучение»:
- Введение в машинное обучение
— Знакомимся с основными задачами и методами машинного обучения, изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы с мл-проектом
— Решаем 50+ задач по закреплению темы.
- Методы предварительной обработки данных
— Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для препроцессинга и осваиваем функциональную инженерию
— Решаем 60+ задач по закреплению темы.
- Регрессия
— Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем пределы применимости, аналитический вывод и регуляризацию.
— Обучите регрессионные модели
— Решаем 40+ задач по консолидации
— Решаем 60+ задач по закреплению темы.
- Группировка
— Осваиваем обучение без учителя, практикуем различные методики, работаем с текстами с помощью инструментов ML
— Решаем 50+ задач по закреплению темы.
- 5Алгоритмы на основе деревьев: введение в деревья
— Знакомимся с деревьями решений и их свойствами, мастерим деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
— Решаем 40+ задач по закреплению темы.
- 6Алгоритмы на основе дерева: ансамбли
— Изучаем свойства ансамблей деревьев, практикуем бустинг, используем ансамбль для построения логистической регрессии
— Решаем 40+ задач по закреплению темы
— Мы участвуем в конкурсе на Kaggle по обучению древовидной модели.
- Оценка качества алгоритма
— Изучаем принципы разделения выборки, недообучения и переобучения, оцениваем модели по различным измерениям качества, учимся визуализировать процесс обучения
— Оценить качество нескольких моделей машинного обучения
— Решаем 40+ задач по закреплению темы.
- Временные ряды в машинном обучении
— Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
— Решаем 50+ задач по закреплению темы.
- Рекомендовать системы
— Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем алгоритм SVD, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
— Решаем 50+ задач по закреплению темы.
- Последний хакатон
— Мы используем все изученные методы для достижения максимальной точности прогнозов модели на Kaggle.
Курс на этом не заканчивается.
- Карьера и развитие бизнеса: 10 ноутбуков Jupyter, много готового кода для работы.
Помощь в трудоустройстве и стажировках.
- Сообщество: место встречи специалистов и полезных контактов.
- Сертификат школы SkillFactory: Сертификат об окончании курса. При необходимости на английском языке.
Курс «Машинное обучение. Продвинутый уровень» — OTUS
https://otus.ru/lessons/advanced-ml/
Цена: 85 800 ₽