fbpx
  • Онлайн курс «Практический Machine Learning» — обучение с нуля до Data scientist

    Практический Machine Learning — это онлайн курс от школы digital-профессий SkillFactory. Он предназначен для аналитиков, разработчиков, product-менеджеров и начинающих специалистов по data science. Курс подходит для обучения с нуля — не обязательно обладать обширными знаниями в программировании и математике.

    Преподаватель — Александр Петров, Data scientist с опытом работы отечественных и зарубежных компаниях, сейчас Senior Software Development Engineer в Amazon.

    Курс Практический Machine Learning ориентирован на решение реальных бизнес-задач. Авторы построили обучение так, чтобы отработать методы машинного обучения на практике.

    Примеры заданий, которые студенты выполняют на курсе:

    • обучение модели кредитного скоринга;
    • создание рекомендательной системы;
    • анализ текстов с помощью рекуррентных сетей;
    • применение классических моделей машинного обучения на больших данных.

    Содержание курса

    Программа начинается с изучения особенностей языка Python. В первом модуле рассматриваются базовые инструменты для работы с ним: Anaconda, Jupyter, Pandas, Numpy. В следующих модулях студенты проходят все этапы создания проекта по машинному обучению: загрузка и очистка данных, выбор модели, работа с основной и контрольной выборкой, кросс-валидация и др.

    Курс длится 11 недель. Программа состоит из 11 модулей соответственно. Обучение занимает примерно 5-6 часов в неделю.

    Программа курса:

    1. Data science toolbox. Python для Machine Learning;
    2. Введение в машинное обучение;
    3. Основные модели машинного обучения;
    4. Оценка качества алгоритмов машинного обучения;
    5. Tree-based алгоритмы и подбор гиперпарамертров;
    6. Персонализация и рекомендательные системы;
    7. Обучение без учителя;
    8. Глубокое обучение: нейронные сети;
    9. Нейронные сети ч.2;
    10. Машинное обучение и большие данные;
    11. Финальный хакатон.

    Как проходит обучение

    Каждое занятие посвящено решению одной задачи. Для участников создается сообщество в Slack для перманентной связи с другими студентами и авторами курса. В каналах разбираются домашние задания и задают вопросы преподавателям.

    Пример практического задания на курсе skillfactory
    Пример практического задания

    Вся работа ведется в Jupiter Notebook. Работающий код остается у студентов после окончания обучения. На финальном хакатоне участники работают в группах над совместным проектом.

    Стоимость курса

    Стоимость курса составляет 40 900 рублей при оплате за неделю до начала курса. Полная стоимость — 51 900 рублей. Есть рассрочка на 3 месяца.

    Заключение

    Практический Machine Learning — полезный курс для людей, которые хотят научиться решать конкретные бизнес-задачи с помощью машинного обучения. Он также подойдет для желающих освоить профессию data scientist с нулевого уровня до умения решать реальные практические задачи. Узнать больше и подать заявку можно на сайте.

    Для продвинутых — курс Deep Learning (классификация, распознавание лиц, обучение с подкреплением)

    В январе SkillFactory открыли курс для специалистов, которые имеют базовые знания Python и хотят быстро получить практические навыки по работе с глубокими нейронными сетями. Курс ориентирован на работу с библиотеками TensorFlow и PyTorch. Студенты учатся создавать работающие модели машинного обучения для распознавания лиц, классификации фото, диалоговые модели и игровых агентов. Подробную информацию о курсе можно найти на странице школы.