Курс по машинному обучению + курс по Soft skills от Skillfactory

Смотреть курс на Skillfactory
Дешевле на 5% с промокодом

Полная стоимость

115 800 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

4 825 ₽/мес

Это минимальный платеж в рассрочку. Рассрочка в Skillfactory без % и первый платеж через 3 месяца.

Длительность

Длительность:

3 месяца

Дата начала

Дата начала:

01 Октября
Дешевле на 5% с промокодом
Смотреть курс на Skillfactory

О курсе

Вы изучите принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering и оценку моделей. В конце обучения на курсе примените все изученные методы на финальном проекте и сможете собрать Git-репозиторий с решенными кейсами.
Все курсы "Skillfactory"

О школе

SkillFactory — узкоспециализированная школа: учит Data Science, аналитике данных и программированию. Многолетний фокус на инженерных специальностях помогает наращивать экспертизу и постоянно совершенствовать курсы.

Программа обучения

10 тематических модулей
Более 500 упражнений на закрепление изученного
2 хакатона на kaggle

 

Модуль 1. Введение в машинное обучение

  • Знакомство с основными задачами и методами Machine Learning, изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ML-проектом
  • Решение 50+ задач на закрепление темы

 

Модуль 2. Методы предобработки данных

  • Изучение типов данных, приобретение умения очищать и обогащать данные, использование визуализации для предобработки и освоение feature engineering
  • Решение 60+ задач на закрепление темы

 

Модуль 3. Регрессия

  • Изучение типов данных, приобретение умения очищать и обогащать данные, освоение линейной и логистической регрессии, изучение границ применимости, аналитического вывода и регуляризации
  • Обучение модели регрессии
  • Решение 40+ задач на закрепление темы

 

Модуль 4. Кластеризация

  • Осваивоение обучения без учителя, практика в его различных методах, работа с текстами, средствами ML
  • Решение 50+ задач на закрепление темы

 

Модуль 5. Tree-based алгоритмы: введение в деревья

  • Знакомство с решающими деревьями и их свойствами, освоение деревьев из библиотеки sklearn и использование деревьев для решения задачи регрессии
  • Решение 40+ задач на закрепление темы

 

Модуль 6. Tree-based алгоритмы: ансамбли

  • Изучение особенностей ансамблей деревьев, практика в бустинге, использование ансамбля для построения логистической регрессии
  • Решение 40+ задач на закрепление темы
  • Участие в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели

 

Модуль 7. Оценка качества алгоритмов

  • Изучение принципов разбиения выборки, недо- и переобучение, оценка модели по различным метрикам качества, обучение визуализации процесса обучения
  • Оценка качества нескольких моделей ML
  • Решение 40+ задач на закрепление темы

 

Модуль 8. Временные ряды в машинном обучении

  • Знакомство с анализом временных рядов в ML, осваивоение линейных моделей и XGBoost, изучение принципов кросс-валидации и подбора параметров
  • Решение 50+ задач на закрепление темы

 

Модуль 9. Рекомендательные системы

  • Изучение методов построения рекомендательных систем, осваивоение SVD-алгоритма, оценка качества рекомендаций обученной модели
  • Решение 50+ задач на закрепление темы

 

Модуль 10. Финальный хакатон

  • Применение всех изученных методов для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle
Отзывы о Skillfactory
4.8
5.0 5
Ирина Сафонцева,

Профессия Аналитик данных

О школе узнала из случайной рекламы в соц.сети. Заинтересовала специальность - Аналитика данных. Попросила менеджеров школы выслать подробную информацию о курсе. Программа достаточно обширная, рассматривается много различных тем, инструментов для работы с данными. Привлекло, что курс по времени занимает примерно 18 месяцев, т.е. примерно такое же время, как дается в ВУЗе на специализацию (не общие дисциплины).
Сразу хочу отметить, что работаю в области ИТ, имею дело с БД и данными. Программа не для новичков в области ИТ, если вы не работаете с данными и не сталкивались с анализом, SQL, программированием, то будет непросто.
Материалов много, заданий много, вебинары - каждую неделю. Поддержка студентов замечательная. Ответ практически на любое задание можно найти в чате поддержки. Кураторы отвечают оперативно, записывают видео с пояснениями.
Могу порекомендовать курс тем, кто действительно хочет много учиться и осваивать новую профессию.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Галина,

Тестирование на Python

Учусь на курсе тестировщик-автоматизатор на Python. Учиться интересно, в целом все нравится. Написано понятно, если тема не раскрыта достаточно подробно есть ссылки на сторонние ресурсы. В конце каждого модуля - практическое задание на закрепление материала. Также, пока проходишь модуль, делаешь маленькие простые задания "на усвоение" прочитанного. Есть мелкие недочеты, но не критично(довольно долгая проверка практических заданий, открытие модулей по календарному расписанию). В целом, в дальнейшем взяла бы здесь еще один курс.

Ответить

next0 комментариев

 
4.0 4
Сергей,

Интересно и полезно

Прохожу курс Full-stack веб-разработчик на Python, изучил у них же Python для Анализа данных темы очень интересные преподаватели грамотно и интересно доводят материал. Раньше было хуже. Сейчас намного лучше. Особенно понравился подход с вебинарами и скрин кастами где все объясняют.

В принципе внимательно не спеша и продумано проходя урок можно сделать домашнее задание без посторонней помощи. Для новичков очень сложно. Хотелось бы чтобы уроки остались в моей учетной записи дальше. Так как хочу поменять профессию на веб-разработчика, то доступ к уроком очень даже пригодиться, для того чтобы возвращаться к пройденной теме и разбирать то что подзабыл. спасибо.

Ответить

next0 комментариев