Машинное обучение: продвинутый уровень. Ранжирование и матчинг от KARPOV.COURSES

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

Полная стоимость

69 360 ₽/курс 60 000 ₽/курс
-13%

Минимальный платеж в месяц

5 760 ₽/мес

Длительность

Длительность:

1,5 месяца

Дата начала

Дата начала:

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

Ожидаемая З/П

Средняя заработная плата Middle ML-инженера - 200 000 рублей в месяц.

Для кого

Middle/Senior инженеры машинного обучения.

Чему научитесь

Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения (МЛ) и их применения.
Разработка и оптимизация сложных моделей, таких как нейронные сети и ансамбли моделей.
Работа с большими данными и высокопроизводительными вычислениями.
Продвинутая работа с методами обучения с учителем и без учителя.
Применение методов для обработки изображений, текста, и временных рядов.
Применение алгоритмов для прогнозирования, классификации, кластеризации и других задач.
Использование инструментов и библиотек для разработки МЛ-моделей (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и др.).

Программа обучения

Ранжирование и матчинг.
Динамическое ценообразование.
UPLIFT-моделирование.
Продвинутое A/B-тестирвоание

Формат обучения

Лекции и конспекты, практика на образовательной платформе.

Пункты для резюме

Опыт разработки и внедрения сложных моделей машинного обучения.
Навыки работы с нейронными сетями и глубоким обучением (CNN, RNN, LSTM).
Компетенции в обработке и анализе больших данных.
Применение методов машинного обучения для различных типов данных (текст, изображения, временные ряды).
Опыт использования современных библиотек и инструментов для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Знания алгоритмов оптимизации и настройки гиперпараметров.
Опыт в области этики МЛ: работа с конфиденциальностью данных, устранение предвзятости моделей.

Сертификат/Диплом

Сертификаты на русском и английском языках.

О курсе

Hard ML — это не стандартный курс по машинному обучению. Команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов.
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