Машинное обучение для начинающих от KARPOV.COURSES

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

Полная стоимость

110 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

5 250 ₽/мес

Длительность

Длительность:

7 месяцев

Дата начала

Дата начала:

03 Октября
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
4.7
5.0 5
Екатерина,

Спасибо за такой качественный контент!

На данный момент я работаю в сфере телекоммуникаций на должности руководителя направления, мы занимаемся планированием сетей связи. До этого училась в техническом ВУЗе, так что математическая база изначально у меня была.
Мне захотелось сменить сферу деятельности, поэтому стала смотреть, что предлагается на рынке онлайн-обучения. Выбирала между многими школами и остановилась на karpov.соurses, потому что вы специализируетесь на Data Science и меня привлекла такая узкая направленность. Мне кажется, DS — очень крутое направление. Это то, что нас уже окружает: от рекомендательных сетей и банковского скоринга до нейросетей, которые генерируют изображения и убирают шум с аудиодорожек. Я уверена, что в будущем в очень многих сферах эти технологии будут использоваться и спектр применения очень широк уже сейчас.
Курс мне в целом понравился, он хорошо структурирован, очень много материала охвачено: от очистки данных и визуализации до Machine Learning и Deep Learning. Задания в блоках были сложными, но преодолимыми, я многому научилась методом проб и ошибок. Мне субъективно кажется, что при общении в DS-коммьюнити я всегда понимаю, о чём идёт речь в разговорах на ML-темы. Иногда я вижу решение вопроса, который ребята задают, например, в чатах, потому что мы это разбирали в курсе. Мои самые любимые блоки — это Python и «Основы машинного обучения». В них было очень много интересных нюансов, например, в блоке Python — работа с Git, Airflow и SQL; в модуле по МО были подробно разобраны все основные алгоритмы и много фишек по обработке признаков. Очень классно, что был обзор Deep Learning: можно теперь применять Трансформеры в соревнованиях.

Я пока не начала искать работу в сфере DS, но в ближайшее время собираюсь это сделать. Также планирую воспользоваться помощью рекрутеров karpov.соurses. Для меня этот курс был вводным в новую специальность, и этим летом я планирую поступать в магистратуру ИТМО по направлению «Искусственный интеллект», потому что хочу дальше развиваться в этой сфере.
Отдельное преимущество курса — это коммьюнити. Во время учебы я подружилась с однокурсницей, и теперь мы регулярно общаемся и встречаемся на дата-ужинах, которые устраивает Open Data Science.
Спасибо за такой качественный контент! Хотелось бы больше поддержки во время выполнения финального проекта, но в целом курс получился очень крутой.
Хочу дать совет тем, кто начинает: в учёбе главное — привычка. Мне помогло чёткое следование расписанию занятий. Так легче было садиться за выполнение заданий и проще дойти до конца. Я училась 6 дней в неделю минимум по часу и старалась придерживаться этого расписания, даже если отставала из-за отпуска и больничного.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Виктория,

Как влюбиться в ML за 7 месяцев?

Кликбейтный заголоовок, но другой я не придумала)
Мне действительно очень понравился курс, это был очень хороший толчок вверх, я узнала огромное количество новой инфы, которую я сейчас и применяю, хотя пока больше в исследовательской деятельности(выйграла 2 хакатона и участвую в научных конференциях, связанных с ии),так как я сейчас учусь в универе и совмещать пока не успеваю, но это только пока)). Подача информации, ее актуальность и структурированность - это все 10 из 10. Правда у меня уже был бэкграунд в плане высшей математики и года полтора опыта в программировании на питоне, так что материал мне дался не сильно прям сложно, к тому же я еще и много читала сама, что тоже важно, так как перекладывать все на курс не очень эффективно; но это было интересно, не нудно, я делала домашку без задней мысли, по типу: "когда же это все закончится", - а это я вам скажу, что очень важно.
Но что вот прям хочется сказать, так это огромное спасибо преподавателям, которые все это придумали и создали, это все очень круто, и у меня есть огромное желание и дальше развиваться в этой сфере, чего я искренне желаю каждому.

Ответить

next0 комментариев

 
4.0 4
Николай Ильин,

В 60 лет закончил первый в жизни курс онлайн....

Пришёл на курс от скуки...никогда не был связан с IP ни с статистикой ( я инженер-строитель автодорог был) ... первые ДВЕ НЕДЕЛИ как в тумане и просьба ВЕРНИТЕ МОИ ДЕНЬГИ И Я ПОШЁЛ ОТ ВАС ...Спасибо куратору предложили взять месяц паузы и потом продолжить если опять не получится то деньги вернут....но ПОЛУЧИЛОСЬ...набрал 987 баллов и Финальный Проект сдал с первого раза под ревью "ОТЛИЧНАЯ РАБОТА"....так что в 60 лет искавший СУТКИ !!! клавишу "~" (тильда) чтоб путь к файлу найти ...ДЕДУШКА закончил курс и теперь иду на СИМУЛЯТОР АНАЛИТИКА ....критика к курсу есть некоторых спикеров просто нельзя выпускать но в общем всё достойно импонирует связь с куратором который всегда поможет хорошо работают эксперты всегда быстро получаешь ответ на затык не ответ конечно а путь к правильному ответу тебе укажут...СПАСИБО ВАМ ЗА КУРС....не знаю пойду ли работать по специальности так как в 60 лет мало кто возьмёт но самооценку свою поднять удалось....а ещё очень порадовала МОЛОДЁЖЬ что на курсе со мной училась группа 52 .11/04 ВЫ ЛУЧШИЕ и ВСЕМ ВАМ УДАЧИ...

Ответить

next0 комментариев