Machine Learning Engineer с нуля
Рейтинг школы
Skillbox Описание курса
За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите машинное машинное обучение на Python с нуля, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
Программа
Введение в Data Science
Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
Основы статистики и теории вероятностей
Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
Основы математики для Data Science
Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
Machine Learning. Junior
Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.
Итоговые проекты
После прохождения первого уровня - подготовите вводный проект. В конце курса примете участие в соревновании на платформе Kaggle. Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями.
Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
Формат
Онлайн
Спикеры
- Эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa; AI product manager, SberData, «Сбербанк»; Data solutions manager, VISA; Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН; R&D Director, UBIC Tech
Чему вы научитесь
- Аналитическое мышление
- Разработка плана решения проблемы
- Проверка гипотез
- Интерпретация результатов
- Разведочный анализ данных
- Визуализация данных в Power BI
- Программирование на Python и SQL
- Построение ML-моделей (регрессия, классификация, кластеризация)
- Извлечение данных из различных источников
- Работа с API
- Очистка и сохранение данных
- Настройка инфраструктуры (пайплайны)
- Работа в Git
- Создание репозиториев
- Отслеживание изменений в коде
Кому подходит
- Новички
- Программисты
- Аналитики, которые хотят перейти в Machine Learning
Требования к кандидату
Курс подходит новичкам без специальных знаний и высшего технического образования. Достаточно школьного курса математики.
Выводы о курсе
Возможны неточности
Курс «Machine Learning Engineer с нуля» от Skillbox позволяет за 9 месяцев освоить профессию ML-инженера, начиная с базовой математики и Python. Программа включает 82 тематических модуля, практические задания на реальных кейсах и 2 итоговых проекта, включая соревнование на Kaggle. Обучение ведут эксперты из Сбера, Visa и других компаний, а поддержка кураторов и доступ к материалам навсегда делают процесс обучения гибким и эффективным. Курс подходит как новичкам, так и аналитикам, желающим сменить специализацию, и помогает получить востребованную работу с зарплатой от 60 000 рублей.
Отзывы о школе Skillbox
Читать все отзывы
Рекомендованные курсы
