Machine Learning. Basic
Рейтинг школы
Описание курса
С нуля до уверенных Junior компетенций в Машинном обучении. Практика на реальных данных
Основы Python
В данном модуле познакомимся с базовыми темами Python. Разберемся с основными типами данных, научимся управлять потоком выполнения кода при помощи операторов ветвления и циклов. Разберемся, как устроены функции в Python, и научимся создавать генераторные функции и декораторы. В финале модуля будем работать с файлами при помощи Python.
Продвинутый Python
Во втором модуле нас ждут модули и импорты, разбиение кода на отдельные модули. Большая тема ООП в Python: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, основные дандер-методы, статические и классовые методы, исключения. А также познакомимся с основами тестирования при помощи библиотек Pytest и UnitTest.
Python для ML и работа с базами данных
В данном модуле познакомимся с библиотеками numpy и pandas. Научимся работать с многообразием библиотек визуализации данных в Python. Познакомимся с базами данных и языком запросов SQL.
Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
Изучите разделы матричной алгебры для решения систем линейных уравнений и для векторного анализа. Познакомитесь с основными методами оптимизации функций.
Основные методы машинного обучения
Рассмотрим задачи, которые направлены на проверку гипотез, поиск оптимальных решений.
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе, где вы сможете реализовать идеи на основе полученных знаний.
Онлайн
- Михаил Лебедев (Tech Lead DS, Банк России)
- Мария Тихонова (Лидер Research кластера, Сбер, ВШЭ)
- Кирилл Панфилов (Блогер, программист, [dirty_python])
- Глеб Карпов (Исследователь, Skoltech Computational Intelligence Laboratory)
- Станислав Никуличев (Tech Lead, NDA, ex Microsoft, ex Yandex)
- Николай Осипов (MLOps Engineer, Kadam)
- Константин Алексин (Специалист по прогнозному моделированию, СБЕР)
- Евгений Ревняков (к.т.н. Senior software engineer, Exness)
- Евгений Романов (Data Scientist, Газпромбанк)
- Игорь Стурейко (к.ф.-м.н. Teamlead, главный инженер, FinTech)
- Основы Python
- Программирование на Python
- Математика для ML
- Работа с библиотеками numpy и pandas
- SQL и работа с базами данных
- Понимание алгоритмов машинного обучения
- Работа с Git и Shell
- Люди без опыта в IT
- Желающие освоить Machine Learning с нуля
- Студенты и аспиранты, интересующиеся data science
Программа подходит для людей без опыта в IT.
Выводы о курсе
Возможны неточности
Курс «Machine Learning. Basic» предоставляет уникальную возможность освоить навыки программирования, математического фундамента и ключевых принципов машинного обучения. Участники пройдут практическое обучение на реальных данных, что позволит создать конкурентоспособное портфолио. Курс подходит для новичков и гарантирует высокую вероятность трудоустройства и карьерного роста.
Отзывы о школе OTUS
Читать все отзывыВопрос-ответ
Рекомендованные курсы