- Регистрация
- 26.05.2022
- Сообщения
- 26 731
- Реакции
- 160
- Баллы
- 63
ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
СТАРТ КАРЬЕРЫ
Курс подойдет тем, кто хочет изучить машинное обучение, но не знает, с чего начать. Погрузиться в ML сможет каждый – как начинающий специалист, так и энтузиаст. Однако будьте готовы к тому, что вам придется освоить необходимую математическую базу и усердно потрудиться.
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Если вы уже работаете в сфере IT, данный курс поможет вам расширить свои знания и применить их в различных областях машинного обучения. Сейчас ML-инженеры с широким списком Hard skills крайне востребованы на рынке труда.
ВЫ ОСВОИТЕ:
Python
Математика
Статистика
Классические ML-алгоритмы
Введение в нейронные сети
Как искать
работу
Python
Язык программирования Python является одним из самых популярных инструментов для анализа данных, так как позволяет не только использовать наиболее распространённые статистические методы и алгоритмы машинного обучения, но и даёт возможность работать с базами данных и разрабатывать бэкенд приложений. В данном блоке мы рассмотрим базовые возможности языка, которые могут пригодиться специалисту по анализу данных и машинному обучению.
Математика
Хорошие знания математического анализа и алгебры являются залогом успешной работы в области машинного обучения. Понимание этих дисциплин позволит вам не просто бездумно использовать большинство алгоритмов машинного обучения, а делать это осмысленно, правильно подготавливая и настраивая данные.
Статистика
Cтатистика является неотъемлемой частью любого анализа данных, в том числе и машинного обучения. В этом модуле мы расскажем, как формируется выборка (ведь в машинном обучении мы тоже работаем с выборками), как описывать данные и как сравнивать между собой две выборки. Также мы объясним, что делать, если необходимо сравнить несколько выборок, и как найти взаимосвязь между разными показателями в датасете.
Классические ML-алгоритмы
Чтобы разделить объекты по признакам или предсказать, как изменится определенная величина в зависимости от изменения ряда факторов, не обязательно писать сложные нейронные сети и разрабатывать алгоритмы. В данном блоке мы рассмотрим классические алгоритмы машинного обучения, которые применяются для решения большого количества задач в топовых компаниях.
Введение в нейронные сети
Каждый хоть раз в жизни слышал о таком понятии, как «искусственный интеллект на нейросетях». В этом блоке мы поймем, что такое нейросети и с чем связан взрывной рост интереса к ним в последние годы. На лекциях разберём «кирпичики», из которых состоят современные нейросети, поговорим о применении нейросетей к картинкам и текстам, обсудим создание векторных представлений объектов (эмбеддингов) и научимся дообучать уже подготовленные нейросети для решения ваших собственных задач.
Как искать работу
На рынке труда грамотная презентация своих навыков порой так же важна, как и сами навыки, а неумение правильно вести коммуникацию может помешать устроиться на работу даже опытному аналитику. В этом блоке мы обсудим базовые вопросы, касающиеся поиска работы в области анализа данных, на примерах рассмотрим разные этапы поиска работы и зададим вопросы профессиональному рекрутеру одной из крупнейших IT-компаний России.
karpov.courses/ml-start
СТАРТ КАРЬЕРЫ
Курс подойдет тем, кто хочет изучить машинное обучение, но не знает, с чего начать. Погрузиться в ML сможет каждый – как начинающий специалист, так и энтузиаст. Однако будьте готовы к тому, что вам придется освоить необходимую математическую базу и усердно потрудиться.
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Если вы уже работаете в сфере IT, данный курс поможет вам расширить свои знания и применить их в различных областях машинного обучения. Сейчас ML-инженеры с широким списком Hard skills крайне востребованы на рынке труда.
ВЫ ОСВОИТЕ:
Python
Математика
Статистика
Классические ML-алгоритмы
Введение в нейронные сети
Как искать
работу
Python
Язык программирования Python является одним из самых популярных инструментов для анализа данных, так как позволяет не только использовать наиболее распространённые статистические методы и алгоритмы машинного обучения, но и даёт возможность работать с базами данных и разрабатывать бэкенд приложений. В данном блоке мы рассмотрим базовые возможности языка, которые могут пригодиться специалисту по анализу данных и машинному обучению.
Математика
Хорошие знания математического анализа и алгебры являются залогом успешной работы в области машинного обучения. Понимание этих дисциплин позволит вам не просто бездумно использовать большинство алгоритмов машинного обучения, а делать это осмысленно, правильно подготавливая и настраивая данные.
Статистика
Cтатистика является неотъемлемой частью любого анализа данных, в том числе и машинного обучения. В этом модуле мы расскажем, как формируется выборка (ведь в машинном обучении мы тоже работаем с выборками), как описывать данные и как сравнивать между собой две выборки. Также мы объясним, что делать, если необходимо сравнить несколько выборок, и как найти взаимосвязь между разными показателями в датасете.
Классические ML-алгоритмы
Чтобы разделить объекты по признакам или предсказать, как изменится определенная величина в зависимости от изменения ряда факторов, не обязательно писать сложные нейронные сети и разрабатывать алгоритмы. В данном блоке мы рассмотрим классические алгоритмы машинного обучения, которые применяются для решения большого количества задач в топовых компаниях.
Введение в нейронные сети
Каждый хоть раз в жизни слышал о таком понятии, как «искусственный интеллект на нейросетях». В этом блоке мы поймем, что такое нейросети и с чем связан взрывной рост интереса к ним в последние годы. На лекциях разберём «кирпичики», из которых состоят современные нейросети, поговорим о применении нейросетей к картинкам и текстам, обсудим создание векторных представлений объектов (эмбеддингов) и научимся дообучать уже подготовленные нейросети для решения ваших собственных задач.
Как искать работу
На рынке труда грамотная презентация своих навыков порой так же важна, как и сами навыки, а неумение правильно вести коммуникацию может помешать устроиться на работу даже опытному аналитику. В этом блоке мы обсудим базовые вопросы, касающиеся поиска работы в области анализа данных, на примерах рассмотрим разные этапы поиска работы и зададим вопросы профессиональному рекрутеру одной из крупнейших IT-компаний России.
karpov.courses/ml-start
