Курс «Machine Learning с нуля до Junior»

Name: Machine Learning с нуля до Junior
Brand: Skillbox
Price: 123451 RUB
Availability: InStock
Rating: 5 (1 reviews)

Kursarium

Программа

7 модулей·6 тем

Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению., Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.

Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.

Введение в Data Science

Освоишь Python, Pandas и NumPy для анализа данных.

Machine Learning

Научишься строить модели, оценивать их и применять на практике.

Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

Вопросы и ответы

Курс «Machine Learning с нуля до Junior» начинается с фундаментальной математической подготовки, которая включает линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей. Это позволяет поэтапно закрыть пробелы и плавно перейти к алгоритмам машинного обучения, не испытывая трудностей с пониманием.

Программа уделяет значительное внимание работе с данными: вы освоите сбор, очистку, разведочный анализ и feature engineering на Python с использованием библиотек Pandas и NumPy. Это критически важный навык, так как на подготовку данных в реальных проектах уходит большая часть времени.

В рамках курса вы создадите несколько моделей машинного обучения, включая задачу классификации, регрессионный анализ и, возможно, рекомендательную систему. Каждый проект направлен на решение практической задачи, что позволяет собрать полноценное портфолио для начинающего специалиста.

Вы освоите ключевые библиотеки для Data Science и ML: NumPy и Pandas для работы с данными, Scikit-learn для классических алгоритмов машинного обучения, а также, возможно, познакомитесь с основами TensorFlow или PyTorch для нейронных сетей. Этот стек является стандартом в индустрии.

Курс предлагает структурированную программу от основ математики до готовых проектов, что исключает хаотичность и пробелы в знаниях при самообучении. Кроме того, обратная связь от экспертов и проверка заданий помогают корректировать ошибки, которые сложно заметить самостоятельно.