Курс по машинному обучению

Добавить в Список желанийДобавлен в избранноеУдалено из списка желаний 0
Сравнить
- 52% Курс по машинному обучению
Добавить свой отзыв

53 900  25 900 

Курс поможет изучить принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering и оценку моделей, применить все изученные методы на финальном проекте и собрать Git-репозиторий с решенными кейсами.

Курс по машинному обучению
Skillfactory
Курс по машинному обучению
Курс по машинному обучению

53 900  25 900 

Описание

Описание курса


Длительность
12 недель
Профессия
ML Engineer
Уровень
Начинающий
Трудоустройство
Частичная помощь
Объем
10 модулей
Рассрочка
Есть

Чему Вы научитесь?

  • Изучите принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering и оценку моделей
  • Примените все изученные методы на финальном проекте и сможете собрать Git-репозиторий с решенными кейсами

  • Освоите основные алгоритмы машинного обучения и на финальном хакатоне примените все полученные навыки Machine Learning на практике
  • Изучите основные методы предобработки данных, научитесь валидировать данные и оценивать качество алгоритмов

вернуться в меню ↑

Программа курса

Введение в машинное обучение

  • Ознакомитесь с основными задачами и методами machine learning , изучите практические кейсы и примените базовый алгоритм работы над ml-проектом

Методы предобработки данных

  • Изучите типы данных, научитесь очищать и обогащать данные, использовать визуализацию для предобработки и осваивать feature engineering

Регрессия

  • Ознакомитесь с линейной и логистической регрессией, изучите границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Выучите модели регрессии

Кластеризация

  • Освоите обучение без учителя, попрактикуетесь в его различных методах, поработаете с текстами средствами ML

Tree-based алгоритмы: введение в деревья

  • Ознакомитесь с решающими деревьями и их свойствами, освоите деревья из библиотеки sklearn и используете деревья для решения задачи регрессии

Tree-based алгоритмы: ансамбли

  • Изучите особенности ансамблей деревьев, попрактикуетесь в бустинге, будете использовать ансамбль для построения логистической регрессии

Оценка качества алгоритмов

  • Узнаете принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцените модели по различным метрикам качества, научитесь визуализировать процесс обучения

Временные ряды в машинном обучении

  • Поработаете с анализом временных рядов в ML, освоите линейные модели и XGBoost, изучите принципы кросс-валидации и подбора параметров

Рекомендательные системы

  • Поймете методы построения рекомендательных систем, освоите SVD-алгоритм, оцените качество рекомендаций обученной модели

Финальный хакатон

  • Примените все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle

Станьте Data Scientist
ЗАПИСАТЬСЯ

2 200 ₽/месяц

вернуться в меню ↑

Преподаватели

Эмиль Магеррамов

COO Data Lab, компания EORA

Антон Киселев

Head of R&D, компания EORA

Все преподаватели

вернуться в меню ↑

Как проходит обучение

1

Отработка навыков

Каждая тема разбирается в видео, скринкастах и конспектах и закрепляется десятками упражнений (тесты, дебаггинг кода, проверка кода студента)
2

Обучение моделей

На курсе по каждой теме вы работаете с моделью ML — файнтьюните, создаёте с нуля, оптимизируете, пробуете разные методы
3

Сообщество и ментор

На курсе вы не останетесь один на один с затруднениями — вам помогут не только ваши одногруппники, но и ментор курса.
Станьте Data Scientist
ЗАПИСАТЬСЯ

2 200 ₽/месяц

вернуться в меню ↑

Вопрос-ответ

Для кого этот курс?

Курс предназначен для аналитиков, разработчиков, технических специалистов, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

Что потребуется для успешного обучения?

Ноутбук с установленным Python. Около 6-8 часов в неделю, желание получить новые знания и готовность работать.

Это действительно востребовано?

Просто посмотрите статистику Data Science на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах.

Детали

Спецификация: Курс по машинному обучению

Для кого

Data Scientist, ML Engineer

Форма

Онлайн

Язык программирования

Python

Рассрочка

Есть

Тип

Курс

Уровень

Для начинающих

Отзывы (0)

Отзывы покупателей

0.0 из 5
0
0
0
0
0
Написать отзыв

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Курс по машинному обучению”

EdAdvisor
Регистрация
Сброс пароля
Сравнить товары
  • Итого (0)
Сравнить
0