Курсы по Machine Learning

На курсе можно попробовать силы в аналитике данных, машинном обучении и подробно изучить направление, которое нравится больше.

Курс научит разрабатывать, обучать и оптимизировать модели машинного обучения, уверенно использовать Python, применять объектно-ориентированное программирование, работать с базами данных, создавать и выполнять SQL-запросы.

5 бонусных курсов в подарок.

В программе объединено 2 важных курса — Математика и Machine Learning: можно сначала изучить математику, а затем научиться строить модели машинного обучения, или пройти два курса параллельно.

Изученные в курсе методы будут применены на модели Kaggle для получения максимальной точности предсказаний.

Data Scientist выстраивает стратегию развития, принимает лучшее решение, находит выход из любой проблемы, делает прогнозы относительно спроса на продукт и предвидит проблемы еще до их начала.

Стоимость курса указана по тарифу «Стандартный», есть возможность выбрать обучение на других тарифах:

• «Продвинутый» — все опции тарифа «Стандартный», а также доступ к мини-курсам по смежным специальностям и навыкам, помощь на испытательном сроке, 4 индивидуальные встречи с ментором и сопровождение в процессе учебы.
• «Премиум» — все опции тарифа «Продвинутый», а также еще 36 индивидуальных встреч с возможностью его выбора, составление индивидуального плана карьерного развития.

Предоставляется доступ к бонусному курсу «Бизнес-английский от AgileFluent».

Курс поможет получить прикладной опыт создания моделей машинного обучения и нейронных сетей.

Чтобы пройти курс, нужно уверенно владеть языком программирования Python и разбираться в математике.

Курс научит находить неочевидные закономерности в данных, использовать технологии искусственного интеллекта и создавать модели машинного обучения для решения задач в разных сферах.

Курс поможет освоить основы математики и статистики, а затем на продвинутом уровне изучить машинное обучение или анализ данных на выбор.

Изучение полного жизненного цикла модели машинного обучения и построение продвинутой ML-модели, создание микросервисов в облачной среде.

Курс рассчитан на специалистов, у которых уже есть начальный опыт. Для прохождения необходимо:

• знать язык программирования Python и SQL.
• уметь работать с данными.
• быть знакомым с принципами классического машинного обучения.

На курсе разберут все этапы работы ML-инженера — от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов. Подготовка к профессии Junior ML-инженера.

Цена указана по тарифу «Базовый». Также доступны тарифы:

• «Расширенный»: все опции тарифа «Базовый», а также 3 консультации в карьерном курсе, 2 тематических вебинара, онлайн-разбор финального проекта, 3 месяца практики на реальных задачах (Симулятор Data Science).
• «Персональный»: все опции тарифа «Расширенный», а также 2 встречи с техническими экспертами в карьерном курсе, индивидуальный чат с HR экспертом на 3 месяца, 5 персональных встреч с практикующими аналитиками данных, еще 2 месяца практики на реальных задачах.

На курсе расскажут, как создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и обучать нейронные сети.

Есть возможность выбрать обучение на других тарифах:

• «Продвинутый»: все наполнение тарифа «Базовый», а также возможность сдачи проектов вне дедлайнов, 3 индивидуальных живых созвона с преподавателями, пожизненный доступ к живым мастер-классам, расширенная карьерная поддержка, доступ ко всем обновлениям материалов, карьерный курс по прохождению собеседований и самопрезентации, живое тестовое техническое собеседование и тестовое задание с обратной связью.
• «VIP»: все наполнение тарифа «Продвинутый, а также персональный план обучения и чат с куратором, техническим ментором и HR, еще больше созвонов с преподавателями и тестовых технических собеседований, индивидуальный итоговый проект, полная карьерная поддержка HR и ментора, симулятор прохождения собеседований.