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

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

Полная стоимость

182 700 ₽/курс 160 000 ₽/курс
-12%

Минимальный платеж в месяц

15 326 ₽/мес

Длительность

Длительность:

7 месяцев

Дата начала

Дата начала:

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

Для кого

Программа рассчитана на начинающих — студентов технических специальностей, аналитиков, джунов и всех, кто хочет с нуля изучить основы машинного обучения, не имея опыта в Data Science.

Чему научитесь

Участники изучают линейную регрессию, деревья решений, методы классификации, метрики качества моделей, обработку признаков, работу с данными в pandas и sklearn, а также научатся применять модели машинного обучения на практике.

Программа обучения

- Введение в машинное обучение
- Линейная регрессия
- Классификация
- Деревья решений и ансамбли
- Метрики качества моделей
- Практика на реальных датасетах
- Мини-проект

Формат обучения

Формат полностью онлайн, включает видеоуроки, практику в Jupyter Notebook, домашние задания с автопроверкой и мини-проект. Обучение проходит на платформе Karpov.Courses.

Пункты для резюме

Навыки построения моделей машинного обучения, владение библиотеками pandas и sklearn, базовая предобработка данных, знание метрик качества моделей, участие в ML-проекте.

Бонусы и подарки

Пробный доступ к урокам, телеграм-чат с преподавателями и другими студентами, а также возможность получить скидку на следующие курсы платформы.

Сертификат/Диплом

По итогам выполнения проекта и прохождения всех модулей студент получает сертификат от Karpov.Courses.

О курсе

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