Машинное обучение для начинающих (базовый тариф) от KARPOV.COURSES

Смотреть курс на KARPOV.COURSES
Дешевле на 7% с промокодом

Полная стоимость

126 000 ₽/курс 110 000 ₽/курс
-12%

Минимальный платеж в месяц

10 500 ₽/мес

Длительность

Длительность:

7 месяцев

Дата начала

Дата начала:

08 мая
Дешевле на 7% с промокодом
Смотреть курс на KARPOV.COURSES

Ожидаемая З/П

Получаемый доход специалиста после завершения обучающих программ составляет 100000 руб.

Для кого

"Освоение машинного обучения и применение его для решения практических задач в бизнесе – вот чему научит курс, предназначенный для математиков, аналитиков и разработчиков."

Чему научитесь

В ходе обучения на курсе участники осваивают создание программ на языке Python, изучают методы анализа информации и принципы машинного обучения, приобретают навыки взаимодействия с базами данных через SQL и SQLAlchemy, развивают компетенции в сфере серверной разработки с использованием FastAPI, а также погружаются в изучение традиционных алгоритмов машинного обучения и техник построения эффективных моделей.

Программа обучения

1. Применение Python в разработке
2. Обучение искусственного интеллекта
3. Введение в глубокое обучение
4. Анализ данных и проведение A/B экспериментов
5. Подготовительные этапы к интервью
6. Модули образовательной программы
7. Программный материал курса

Кто преподает

1. Никита Табакаев, эксперт в области аналитики продуктов и разработки алгоритмов искусственного интеллекта, является частью команды Raiffeisen CIB.
2. Алексей Биршерт, специалист Raiffeisen CIB, фокусируется на стратегиях ценообразования в реальном времени и анализе естественных языков.
3. Эмиль Каюмов, руководитель направления машинного обучения в Яндекс.Еда, координирует разработку систем рекомендаций и прогнозирования, имеет опыт работы в проектах Яндекс.Лавка и Яндекс.Такси.

Формат обучения

1. Образовательный процесс осуществляется через интернет.
2. Курс предполагает плотное расписание: три раза в семь дней проводятся занятия.
3. Выполнение практических заданий происходит на актуальных рабочих платформах.
4. Все учебные ресурсы размещены на специализированном портале и остаются в распоряжении учащихся.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
1. Экспертиза в области текстового и графического контента
2. Применение принципов вероятности и статистического анализа
3. Организация и интерпретация A/B-экспериментов, влияние алгоритмов машинного обучения на развитие продукта
4. Управление данными с использованием SQL-запросов
5. Проектирование структуры программных решений

Программы и технологии:
1. SQL-системы управления базами данных
2. Git – система контроля версий
3. Python – язык программирования
4. Инструменты машинного обучения
5. Методы статистического анализа
6. Платформы для A/B-тестирования

Трудоустройство

Образовательная организация предоставляет всестороннюю поддержку в вопросах трудоустройства после завершения курса, в том числе ассистирует в поиске вакансий, создании качественного резюме, анализе заданий для отбора и сопровождении выпускников.

О курсе

Всё про самую увлекательную профессию 21 века: от сбора данных до оценки эффекта от моделей машинного обучения. В программу включена теория по математике в необходимом для практики объеме. Она подаётся совместно с основным уроком, так что учить отдельно не придется. В курсе представлено как можно больше приближенных к реальности заданий, чтобы задачи на работе не оказались для вас сюрпризом.
Все курсы "KARPOV.COURSES"
Отзывы о KARPOV.COURSES
4.70
5.0 5
Марина Лукашевич,

С нуля получила интересную профессию

На данный момент заканчиваю курс с чувством выполненного долга и гордости за себя, что смогла и не бросила на полпути) До этого я вообще не сталкивалась с программированием и сейчас не сказать что прям совсем профи. Впереди еще много самостоятельных поисков и изучений.
Если вы, как и я идете на курс с нуля, то будьте готовы к большой самостоятельной работе и имейте достаточно времени. Да, на курсе расскажут основы, азы, но для полного понимания информации нужно гораздо больше. И даже лучше, что курс короткий (5 месяцев), в отличие от других (9-12 месяцев), так как самостоятельное изучение считай практика.

Про ребят, которые проводят курс и группу поддержки могу сказать только положительное. Лекторы интересные и в доступной форме объясняют основы. Особенно сам Анатолий Карпов, прирожденный учитель) Группа поддержки в discord тоже молодцы, всегда на связи, в выходные дни тоже до позднего времени, до 23.00. Отвечают в течении 3-7 минут развернуто и терпеливо)) Спасибо им

Да, были и слезы и ощущения, что куда я лезу в такое сложное вот это вот все, но упорство и желание заставляли идти вперед) и я бесконечно этому рада)
Впереди открыты двери в большой, крутой и безумно интересный мир IT
Hello, World!)))

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Иван,

Опыт прохождения курсов

Понравилось учиться на курсах у Карпова. Хорошо проработан Python, SQL. Лучше всех реализована статистика. Улучшить стоит API Python, Airflow. В качестве BI систем рассказывают про Tableu. В целом по хардам знаний достаточно, чтобы зайти на стажера, джуна. Самое главное, что курсы реально объясняют материал с полного нуля, если у вас нет опыта, то вы сможете научиться с любого уровня. Также вы учитесь сами находить информацию, правильно гуглить - это поможет вам везде. В итоге сейчас почти год работаю аналитиком данных, доволен результатом.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Артём,

Симулятор работы, но есть один нюанс.....

Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались.

Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку.

Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь.

Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.

Ответить

next0 комментариев