Машинное обучение для начинающих от KARPOV.COURSES

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

Полная стоимость

99 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

6 300 ₽/мес

Длительность

Длительность:

7 месяцев

Дата начала

Дата начала:

28 Ноября
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"

О школе

Karpov.courses — это школа Data Science для любого уровня подготовки. Команда создаёт онлайн-курсы по аналитике данных, машинному обучению, которые помогут вам начать карьеру в IT или углубить уже имеющиеся знания. Преподаватели — опытные специалисты из ведущих российских компаний, таких как ВКонтакте, Яндекс и Mail.ru. Школа делает курсы честно и отвечает за их содержание. Репутация на рынке — это то, благодаря чему Karpov.courses выбирают сотни студентов.

Программа обучения

7 месяцев обучения
60 уроков
4 этапа на пути к трудоустройству

 

Модуль 1. Прикладная разработка на Python

 

Модуль 2. Машинное обучение и приложения

 

Модуль 3. Обзор основ deep learning

 

Модуль 4. Статистика и A/B-тесты

 

Модуль 5. Собеседования и как их пройти

Отзывы о KARPOV.COURSES
4.70
5.0 5
Кирилл,

От курса только положительные эмоции.

Единственный курс по фронтенду, где учат на реальном проекте правильно применять современные технологии разработки по мере их необходимости. Преподаватели — реальные тимлиды и разработчики из ВК, могут на пальцах объяснить сложный материал, рассказывают все по делу и тут же показывают на живом примере — программу обучения очень круто продумали и реализовали. Теоретические моменты, само собой, присутствуют, но они подаются по мере надобности и не навевают сон. И самое главное, я ни разу не задал себе вопрос: "Зачем мне это нужно знать?". Рекомендую всем, кто готов серьезно начать заниматься фронтенд-разработкой, а не просто изучать javascript.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Александр,

karpovꓸcourses порадовали серьёзностью и вниманием к мелочам

Во фронтенде я не новичок, хотя по этой специальности никогда не работал. Моя работа была связана с закупочной деятельностью в сфере производства бытовой техники — никакого IT.

Фронтенд несколько лет был моим хобби: я самостоятельно изучал веб-разработку, начинал с курсов, потом занимался самостоятельно по статьям, книгам и обучающим видео. И, конечно, активно практиковался в создании собственных проектов, в том числе и на React*.

На рекламу курса Frontend наткнулся случайно. Зацепил необычный заголовок «Курсы для мидлов». Мне стало интересно, чему можно научить мидла. Начал смотреть программу курса, выяснилось, что он очень обширный и затрагивает множество тем, не относящихся напрямую к фронтенду, но с ним связанных, с которыми я не был знаком. Поэтому и решил записаться на курс. Начало обучения оправдало мои ожидания. Разработчики курса очень основательно подошли к делу — это относится и к платформе, и к организации процесса, и к содержанию лекций, и к поддержке в Slack. В этом смысле karpovꓸcourses порадовали серьёзностью и вниманием к мелочам (которые на самом деле не мелочи).

Оборотная сторона этого — цена курса. Он не из дешёвых, но своих денег стоит. Стандартный набор фронтендера — это HTML, CSS, JavaScript и какой-нибудь фреймворк. Здесь же, помимо этого, рассказывают, как устроен интернет в целом и какие протоколы на каких уровнях используются. Также рассматривают CORS-запросы, dns и ресурсные записи, хостинг, настройку серверов, вопросы безопасности, бэкенд на Firebase и многое другое. Причём всё это достаточно подробно!

Лично для меня самой трудной темой был и остаётся TypeScript. Здесь предстоит ещё много работы.
В дальнейшем хочу сменить сферу деятельности — мне нравится веб-разработка, чувствую, что это моё. И я думаю, что курс мне в этом поможет.

Ответить

next0 комментариев

 
1.0 1
Дарья,

Не стоит своих денег, сыро, слабо

Обучалась во второй половине 2023 года. Хотела именно курс DE, чтобы повысить свои текущие компетенции аналитика. Курс Карпова выбрала просто потому, что абсолютно все курсы на рынке в то время имели характеристику как "сделано плохо". К тому времени у меня уже был опыт обучения на ЯП (на аналитика), и хотелось попробовать другую платформу.

Коротко о курсе:

1. Материал в виде видео-лекций и кратких конспектов того, что объясняет преподаватель. Это тупо неудобно. Сидеть и 2 часа смотреть, как кто-то что-то в консоли тыкает или просто зачитывает презу. Зачем это сделано - не понятно. Только если в качестве наращивания личного бренда спикера. Да, была парочка реально классных модулей, которые тащили за счёт спикера, но эффект уходил почти в ноль из-за следующего пункта.

2. Теория превалирует над практикой. Я бы сказала, что примерно 20/80 (из них практики всего 20). Код ваш ревьюить никто не будет. Будет после проверки чисто ответ из серии "Ответ неверный, а тут верный".

3. Поддержка очень слабая, а иногда откровенно токсичная. Иногда после пары дежурных ответов типа "попробуйте это и вот то", студентам просто переставали отвечать.

Короче, по окончании курса, я вообще не поняла, что это было. Спасибо курсу, что я смогла вписать себе в резюме строчку о прохождении и повысить свои компетенции в глазах HR, которые меня собеседовали. Также смогла преодолеть психологический барьер перед профессией. Навыков я, к сожалению, практически никаких не получила.

Ретроспективно, сейчас я бы предпочла выбрать курс Яндекс Практикума. Даже с учётом всех недостатков, которые о нём пишут, я думаю, что в будущем Яндекс сможет допилить из него полноценный продукт. Тот же аналитик данных, на котором я училась до этого, претерпел сильные изменения с начала моего обучения и модули постепенно меняются и переписываются. В случае с Карповым, у меня уверенности в качественном улучшении продукта нет.

Ответить

next0 комментариев