Специалист по нейронным сетям + курс по Soft skills от Skillfactory

Смотреть курс на Skillfactory
Дешевле на 5% с промокодом

Полная стоимость

362 994 ₽/курс 181 497 ₽/курс
-50%

Минимальный платеж в месяц

4 992 ₽/мес

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

Длительность

Длительность:

24 месяца

Дата начала

Дата начала:

27 Ноября
Дешевле на 5% с промокодом
Смотреть курс на Skillfactory

Ожидаемая З/П

Доход профессионала, завершившего обучающие программы, колеблется от 130000 до 300000 рублей, при этом среднестатистический заработок составляет 180000 рублей.

Для кого

Курс по нейронным сетям на Python ориентирован на новичков и профессионалов, стремящихся изучить аналитику данных.

Чему научитесь

В рамках обучения на курсе участники осваивают создание искусственных интеллектов с помощью Python, изучают инструментарий для машинного обучения, погружаются в процесс разработки нейросетей и приобретают навыки анализа информационных массивов.

Программа обучения

1. Образовательная программа "Основы искусственных нейросетей и Python для старта":
- Знакомство с искусственными нейросетями
- Базовые принципы кодирования на Python
- Использование специализированных библиотек для искусственных нейросетей
- Разработка и тренировка элементарных моделей нейросетей
- Внедрение нейросетевых технологий в разнообразные сферы

2. Обучающий модуль "Изучение машинного обучения через нейросети":
- Основы машинного обучения
- Основные концепции нейросетей
- Погружение в глубокое обучение

3. Программа подготовки "Специалист по анализу данных":
- Разработка математических моделей для решения задач
- Классификация и прогнозирование с использованием нейросетей
- Тренировка моделей искусственного интеллекта
- Применение машинного обучения в различных отраслях

4. Курс для будущих "Data Scientist":
- Основы DS
- Программирование на Python в контексте ML
- Исследовательский анализ данных (EDA)
- Связь машинного обучения и науки о данных
- Математика в машинном обучении
- Соревнования по анализу данных на Kaggle
- Обработка естественного языка (NLP)
- Основы инженерии данных

5. Программа "Разработчик на Python":
- Фундаментальные знания Python
- Глубокое понимание типов данных
- Работа с условными конструкциями
- Применение циклов в коде
- Основы функционального программирования
- Практические задания
- Руководство по стилю кода в Python (дополнительно)

6. Курс "Автоматизация тестирования на Python":
- Базовые знания Python
- Подробное изучение типов данных
- Применение условных конструкций
- Использование циклов для автоматизации
- Принципы функционального программирования
- Практические упражнения
- Справочник по стилю программирования в Python (бонус)

7. Обучение "Fullstack-разработка на PHP и JavaScript":
- Разработка клиентской части
- Основы верстки
- Программирование на JavaScript
- Основы PHP
- Работа с фреймворком Laravel

8. Вводный курс "Основы Data Engineering":
- Сравнение профессий дата-сайентиста и дата-инженера
- Инструментарий дата-инженера
- Профессиональные задачи дата-инженера

Кто преподает

1. Алексей Леков занимает позицию ведущего инженера по машинному обучению в компании МТС. Его профессиональные навыки включают анализ временных последовательностей, глубокое обучение и искусственные нейросети.
2. Катерина Трофимова является научным сотрудником в сфере изучения больших данных на факультете информационных технологий НИУ ВШЭ. Она владеет Python, PyTorch, компьютерным зрением и графовыми нейронными сетями.
3. Иван Петров специализируется на разработке и исследовании нейросетей. В его арсенале - Python, создание алгоритмов, обработка данных, веб-технологии, API, Pandas, Matplotlib, как классическое, так и глубокое машинное обучение, аналитика, линейная алгебра, статистика, теория вероятностей, анализ временных рядов, создание рекомендательных систем, инженерия в области ML, CV и NLP, разработка сложных моделей, трансформация бизнес-задач в производственные решения, а также дополнительные знания в SQL, Python, обучении с подкреплением и инженерии данных.

Формат обучения

1. Обучение ведётся в интернет-формате.
2. Курс включает в себя реальные проекты: создание диагностических систем, улучшение логистических процессов, идентификация личности по чертам лица.
3. Доступ к учебным материалам открыт круглосуточно.
4. Возможность виртуального взаимодействия со специалистами курса.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
- Разработка диагностических моделей в медицине
- Улучшение эффективности транспортных потоков
- Создание технологий идентификации личности по чертам лица

Программные и технологические решения:
- Python
- Pandas
- Matplotlib
- PyTorch
- SQL

О курсе

Все курсы "Skillfactory"
Отзывы о Skillfactory
4.80
5.0 5
Денис,

Fullstack-разработчик на Python

Закончив курсы по фуллстек разработке на Питоне, хочу поделиться своими впечатлениями. Начинал я имею небольшую базу знаний и поначалу не верилось что смогу пройти до конца, но по мере прохождения курса стало понятно что мне нравится обучение и становится всё интереснее, по мере того как видишь какой-то результат. JavaScript для меня был темным лесом, но оказалось что после курса бэкенда и того знания Python, что дается на курсе, это не так сложно. Безусловно были моменты когда опускались руки, но главное перебороть этот момент, в любом случае если что тебе помогут менторы. Я очень доволен тем что обратился именно в SkillFactory и однозначно могу советовать его всем.

Ответить

next1 комментарий

 
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