Openbravo-rus.ru

Образование по русски
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Воронцов машинное обучение

Лучшие Курсы по машинному обучению и нейронным сетям. Платные + бесплатные, актуально на 2020

В нашей статье мы рассмотрим самые лучшие курсы по машинному обучению и нейронным сетям в 2020 году. Всем, кто хочет знать, как работают такие популярные системы как Гугл и Яндекс, как сотрудники крупных IT –компаний обучают системы и с чего вообще начать путь в области машинного обучения и нейронным сетям, стопроцентно будет полезно почитать обзор специально подобранных курсов.

В данной статье подскажем, как выбирать курс для себя, нужен ли сертификат или нет, а также в каком курсе интереснее всего практические задачи для вас.

Короче говоря, алгоритмы машинного обучения – это алгоритмы, которые изучают (часто прогнозирующие) модели на основе данных. Т.е. вместо формулирования «правил» вручную алгоритм машинного обучения обучит модель за вас.

Итак, позвольте мне привести вам пример, чтобы проиллюстрировать, что это значит! Скажем, вы заинтересованы в реализации спам-фильтра. Вероятно, наиболее консервативный подход – позволить человеку сортировать эти письма вручную. Теперь, «традиционный» подход к программированию будет состоять в том, чтобы посмотреть на некоторые примеры электронных писем (и/или использовать ваши «знания предметной области»), чтобы придумать цепочку правил, таких как «Если это письмо содержит слово X, пометьте его как спам, иначе, если письмо содержит…» .

Теперь алгоритмы машинного обучения помогут вам сформулировать эти правила. Или, другими словами, (контролируемые) алгоритмы машинного обучения будут смотреть на набор данных с помеченными электронными письмами (спам и не спам) и выводить оттуда правила для разделения двух классов.

И, прежде, чем приступать к выбору определенной дисциплины, посмотрите на содержание курса и объем требуемых усилий. Определитесь, какая цель обучения наиболее важна для вас.

Например, если вам интересны методы машинного обучения, то у вас должны иметься определенные знания. В частности, нужно разбираться в таких предметах, как алгебра, матанализ. А также в методах оптимизации.

Также стоит освежить в памяти навыки программирования. В идеале человек, поступивший на курс по машинному обучению, также должен разбираться в: R, Python, Matlab.

Одним из наиболее известных и популярных курсов по машинному обучению является разработка от Яндекс и МФТИ. С него и начнем наш обзор.

Курс по машинному обучению и анализу данных от Яндекса и МФТИ

Стоимость курса: стоимость курса составляет 5396 рублей. Есть возможность бесплатного обучения, достаточно запросить финансовую помощь. По окончании данного курса обязательно выдается сертификат установленного образца.

Особенность курса, его уникальность

Главной его особенностью является исключительная практическая направленность, причём обширный багаж математических знаний в данном курсе абсолютно не обязателен.

Мотивировать его изучение можно следующим образом: посмотрите учебный план. Если вы просмотрите все лекции и решите все задания, то вы гарантированно сможете применять все эти вещи на практике. В частности, вы освоите следующие навыки:

  • Анализ данных и машинное обучение. Они базируются на знание математического анализа, линейной алгебры, а также методов оптимизации, теории вероятностей.
  • Слушатели курса научатся пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач.

Есть несколько направлений данного курса:

  1. Математика и Python для анализа данных
  2. Обучение на размеченных данных
  3. Поиск структуры в данных
  4. Построение выводов по данным

Для кого этот курс?

Приглашаем продвинутых в математике студентов и профессионалов! Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения.

Курс рассчитан на слушателей, которые делают первые шаги в области машинного обучения.

Что нужно, чтобы приступить к курсу?

  1. Иметь базовые знания в области математической статистики;
  2. Быть готовым программировать на Python.

Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

Стоимость курса: курс является бесплатным и читается студентам старших курсов технических вузов в течение двух семестров.

Особенность курса

Данный курс посвящен теории и методике обучения машин. Машинное обучение формировалось последние сорок лет, в наше время появились новые направления внутри этой дисциплины. Одна из наиболее перспективных – интеллектуальный анализ данных.

Особенность курса заключается в том, что все лекции направлены на более глубокое понимание основ высшей математики и методов машинного обучения.

Знания и навыки, необходимые для понимания курса

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Структура курса:

курс разбит на лекции, которые читаются в течение двух семестров. Для желающих самостоятельно изучить такую дисциплину как машинное обучение будут полезны видеолекции от ШАД Яндекс, которые дополняют данный учебный курс.

Natural Language Processing (NLP):

💵 Стоимость курса: условно бесплатный. Курс можно и не оплачивать, но, чтобы стать обладателем сертификата, надо заплатить сто долларов.

В чем особенность курса?

Обработка естественного языка (НЛП) – одна из важнейших технологий информационного века. Понимание сложных языковых высказываний также является важной частью искусственного интеллекта.

В этом курсе вам будет дан подробный обзор обработки естественного языка и как использовать классические методы машинного обучения.

Вы узнаете о статистическом машинном переводе, а также о моделях глубокого семантического подобия (DSSM) и их приложениях. будете понимать методы глубокого подкрепляющего обучения, применяемые в НЛП и мультимодальном интеллекте языка.

Чему можно научиться?

  • Применять модели глубокого обучения для решения задач машинного перевода и общения.
  • Применять глубинно структурированные семантические модели для поиска информации и приложений на естественном языке.
  • Использовать модели глубокого подкрепления для обучения в приложениях на естественном языке.
  • Применять модели глубокого обучения для субтитров к изображениям и визуального ответа на вопросы.

Кто может пройти этот курс?

Существуют ограничения политического характера для желающих пройти данный курс. Жителям таких стран, как Куба, Иран и также гражданам, проживающим на территории Крыма, будет отказано в обучении из-за санкций.

Создатели курса стараются выразить ноту протеста против созданных санкций, но пока не получили разрешения на лицензированное обучение в упомянутых выше странах.

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

Популярная тенденция в сфере онлайн-образования — массовые открытые онлайн-курсы (Massive open online-courses, MOOC). Появились бесплатные курсы по машинному обучению и data science. Они доступны каждому и основаны на образовательных программах от ведущих университетов, например, МФТИ.

Большинство MOOC по машинному обучению доступны на английском языке и представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, Udacity, World Education University и edX.

Читать еще:  Разработчик программного обеспечения обучение

Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций. Для того, чтобы выполнять задания или получить сертификат по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить курс.

Видео-материалы и лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса внизу нужно нажать кнопку «прослушать курс», как показано на картинке:

Как бесплатно прослушать курсы по машинному обучению

В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами.

Введение в машинное обучение

Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

Машинное обучение и анализ данных

Авторы: МФТИ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

Специализация Машинное обучение и анализ данных включает 6 курсов. Осваиваются основные инструменты, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, фундаментальная математика, основы программирования на python.

Продолжительность: 8 месяцев (7 часов в неделю)

Python для анализа данных

Авторы: МФТИ, ФРОО, Mail.ru Group
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Python для анализа данных ориентирован на решение практических задач. Студенты будут применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.

Продолжительность: 25 часов

Введение в науку о данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Введение в науку о данных рассматривает постановку и решение типичных задач, с которыми может столкнуться в своей работе data scientist, подходы к сбору, анализу, обработке и визуализации массивов данных.

Продолжительность: 17 часов

Глубокое обучение в творчестве с TensorFlow

Автор: Google Magenta
Платформа: Kadenze
Язык: английский, русские субтитры

MOOC Использование глубокого обучения в творчестве с помощью TensorFlow расскажет о том, как строить алгоритмы глубокого обучения на основе сверточных, рекуррентных, генеративных нейросетей и применять их для создания творческих приложений.

Продолжительность: 60 часов

Data Science

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию Data Science университета John Hopkins входят 10 курсов, включая сбор и сортировку данных, программирование на языке R, регрессионные модели, разработку продуктов для обработки данных и другие.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Data science для руководителей

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

Data Science для руководителей — это ускоренная обучающая программа — 5 курсов, которые дают базовое понимание о том, что такое data science и как работать с проектами в этой сфере, собирать и развивать команду и даже лидерские качества.

Продолжительность: 40 часов

Нейронные сети

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

Бесплатный курс Нейронные сети дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.

Продолжительность: 33 часа

Программирование на Python

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Программирование на Python представлены базовые понятия программирования на python и большое количество практических задач. Решения будут проверяться автоматической системой.

Продолжительность: 22 часа

Алгоритмы: теория и практика. Методы

Автор: Computer Science Center
Платформа: Stepic
Язык: русский

Рассматриваются теоретические основы создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.

Продолжительность: 35 часов

Основы программирования на R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Основы программирования на R изучаются основные типы данных и семантические правила, анализ и обработка данных.

Продолжительность: 19 часов

Анализ данных в R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе рассматриваются этапы статистического анализа на R — предварительная обработка данных, применение статистических методов анализа и визуализация данных.

Продолжительность: 21 час

Базы данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В основе курса Базы данных изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов и управления данными в реляционных базах данных. Рассматриваются сферы применения NoSQL баз данных и современные подходы к обработке big data.

Продолжительность: 20 часов

От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию входят 5 курсов, которые демонстрируют, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, прогнозирования, создания моделей и визуализации данных для решения задач и улучшения бизнес-процессов.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Линейная регрессия

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В курсе Линейная регрессия разбираются основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками, регрессионный анализ и построение моделей. Специальное место отводится операциям с матрицами. Курс ориентирован на людей, которые уже знакомы с базовыми понятиями анализа данных.

Продолжительность: 22 часа

Анализ данных

Автор: НГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В специализацию Анализ данных Новосибирского государственного Университета входят 4 курса. Курсы содержат материалы по основам теории вероятностей и математической статистики, исследованию связей между признаками, построению прогнозов на основе регрессионных моделей, кластерному и статистическому анализу. Курсы разработаны совместно с 2GIS.

Продолжительность: 4 месяца (3 часа в неделю)

Машинное обучение

Константин Вячеславович Воронцов, Яндекс

Лектор: Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

Курс «Машинное обучение» является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД.

Лекция 1. Основные понятия и примеры прикладных задач

Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные.

Типы задач: классификация, регрессия, прогнозирование, кластеризация.

Основные понятия: модель алгоритмов, метод обучения, функция потерь и функционал качества, принцип минимизации эмпирического риска, обобщающая способность, скользящий контроль.

Примеры прикладных задач.

Читать еще:  Редакторское дело обучение

Лекция 2. Байесовские алгоритмы классификации, непараметрические методы

Вероятностная постановка задачи классификации. Основные понятия: априорная вероятность, апостериорная вероятность, функция правдоподобия класса.

Функционал среднего риска. Ошибки I и II рода.

Оптимальный байесовский классификатор.

Оценивание плотности распределения: три основных подхода.

Наивный байесовский классификатор.

Непараметрическое оценивание плотности распределения по Парзену-Розенблатту. Выбор функции ядра. Выбор ширины окна, переменная ширина окна. Метод парзеновского окна.

Непараметрический наивный байесовский классификатор.

Робастное оценивание плотности. Цензурирование выборки (отсев объектов-выбросов).

Лекция 3. Параметрические методы, нормальный дискриминантный анализ

Многомерное нормальное распределение: геометрическая интерпретация, выборочные оценки параметров: вектора математического ожидания и ковариационной матрицы.

Квадратичный дискриминант. Вид разделяющей поверхности. Подстановочный алгоритм, его недостатки и способы их устранения.

Линейный дискриминант Фишера.

Проблемы мультиколлинеарности и переобучения. Регуляризация ковариационной матрицы.

Метод редукции размерности.

Модель смеси распределений.

EM-алгоритм: основная идея, понятие скрытых переменных, Е-шаг, М-шаг. Конструктивный вывод формул М-шага (без обоснования сходимости).

Лекция 4. EM-алгоритм и сеть радиальных базисных функций

Критерий останова, выбор начального приближения, выбор числа компонент.

Смесь многомерных нормальных распределений. Сеть радиальных базисных функций (RBF) и применение EM-алгоритма для её настройки.

Метод ближайших соседей (kNN) и его обобщения.

Подбор числа k по критерию скользящего контроля.

Лекция 5. Метрические алгоритмы классификации

Обобщённый метрический классификатор, понятие отступа.

Метод потенциальных функций, градиентный алгоритм.

Отбор эталонных объектов. Псевдокод: алгоритм СТОЛП.

Функция конкурентного сходства, алгоритм FRiS-СТОЛП.

Биологический нейрон, модель МакКаллока-Питтса.

Линейный классификатор, понятие отступа, непрерывные аппроксимации пороговой функции потерь.

Лекция 6. Линейные алгоритмы классификации

Квадратичная функция потерь, метод наименьших квадратов, связь с линейным дискриминантом Фишера.

Метод стохастического градиента и частные случаи: адаптивный линейный элемент ADALINE, перcептрон Розенблатта, правило Хэбба.

Недостатки метода стохастического градиента и способы их устранения. Ускорение сходимости, «выбивание» из локальных минимумов. Проблема переобучения, редукция весов (weight decay).

Гипотеза экспоненциальности функций правдоподобия классов.

Теорема о линейности байесовского оптимального классификатора.

Оценивание апостериорных вероятностей классов с помощью сигмоидной функции активации.

Логистическая регрессия. Принцип максимума правдоподобия и логарифмическая функция потерь.

Метод стохастического градиента, аналогия с правилом Хэбба.

Лекция 7. Метод опорных векторов (SVM)

Оптимальная разделяющая гиперплоскость. Понятие зазора между классами (margin). Случаи линейной разделимости и отсутствия линейной разделимости.

Связь с минимизацией регуляризованного эмпирического риска. Кусочно-линейная функция потерь.

Задача квадратичного программирования и двойственная задача. Понятие опорных векторов.

Рекомендации по выбору константы C.

Функция ядра (kernel functions), спрямляющее пространство, теорема Мерсера.

Способы конструктивного построения ядер. Примеры ядер.

Сопоставление SVM с гауссовским ядром и RBF-сети.

Лекция 8. Линейные методы классификации: обобщения и обзор

Теоретические обоснования различных непрерывных функций потерь и различных регуляризаторов.

Байесовский подход. Принцип максимума совместного правдоподобия данных и модели.

Некоторые разновидности регуляризаторов, применяемые на практике. Квадратичный (L2) регуляризатор. L1- и L0- регуляризаторы и их связь с отбором признаков.

Метод релевантных векторов.

Сложностный подход. Радемахеровская сложность и некоторые её свойства. Верхняя оценка вероятности ошибки для линейных классификаторов.

Лекция 9. Методы восстановления регрессии

Задача восстановления регрессии, метод наименьших квадратов.

Одномерная непараметрическая регрессия (сглаживание): оценка Надарая-Ватсона, выбор ядра и ширины окна сглаживания.

Многомерная линейная регрессия. Сингулярное разложение.

Регуляризация: гребневая регрессия и лассо Тибширани.

Метод главных компонент и декоррелирующее преобразование Карунена-Лоэва.

Робастная регрессия: простой алгоритм отсева выбросов LOWESS.

Лекция 10. Прогнозирование временных рядов

Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда. Тренд, сезонность, календарные эффекты.

Адаптивные модели: экспоненциальное сглаживание, модели Хольта-Уинтерса и Тейла-Вейджа.

Скользящий контрольный сигнал и модель Тригга-Лича.

Адаптивная селекция и композиция моделей прогнозирования.

Примеры прикладных задач: прогнозирование трафика, числа посещений, объёмов продаж.

Лекция 11. Нейронные сети

Структура многослойной нейронной сети. Функции активации.

Проблема полноты. Задача исключающего или. Полнота двухслойных сетей в пространстве булевских функций.

Алгоритм обратного распространения ошибок. Формирование начального приближения. Проблема паралича сети.

Методы оптимизации структуры сети. Выбор числа слоёв и числа нейронов в скрытом слое. Постепенное усложнение сети. Оптимальное прореживание сети (optimal brain damage).

Лекции 12+:
Алгоритмы кластеризации

Методы частичного обучения

Композиции классификаторов. Бустинг

Композиции классификаторов. Бустинг (продолжение)

Оценки обобщающей способности

Методы отбора признаков. Отбор признаков

Логические алгоритмы классификации

Логические алгоритмы классификации. Решающие деревья

Логические алгоритмы классификации. Взвешенное голосование

Онлайн-курсы

Если вы только начинаете знакомиться с анализом данных, то мы рекомендуем пройти бесплатный вводный курс в Яндекс.Практикуме. На курсе вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python.

Даже если вы не учитесь в ШАДе, у вас всегда есть возможность пройти онлайн-курсы на платформе Coursera , созданные при поддержке преподавателей ШАДа.

В курсе разобраны основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Преподаватели рассказывают об основных методах и особенностях машинного обучения, учат оценивать качество модели и понимать, подходит ли она для решения конкретной задачи. У вас есть возможность познакомиться с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. В курсе используются данные из реальных задач.

Преподаватели показывают полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. На курсах учат пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. Каждый курс включает теорию и практические задания разного уровня сложности. В финале у вас будет возможность заняться разработкой собственных проектов для решения любой актуальной бизнес-задачи. Результатом станет наглядная работающая модель, которую можно применять в работе или демонстрировать на собеседованиях.

Программа предназначена в первую очередь для тех, кто хочет работать с большими объёмами данных: хранить их и строить отказоустойчивые эффективные системы обработки. Однако эта специализация полезна и для интеллектуального анализа данных. Вы получите навыки использования современных платформ и инструментов, выполните четыре проекта и поймёте, как решать самые частые задачи, связанные с большими данными. Пройдя всю программу, вы научитесь обрабатывать данные разными способами, использовать на больших данных методы машинного обучения и внедрять эти методы в продукты.

Программа посвящена глубинному обучению, обучению с подкреплением, автоматической обработке текстов, компьютерному зрению и байесовским методам. Вы получите навыки решения практических задач от победителей соревнований по машинному обучению на платформе Kaggle и учёных, работающих с данными в ЦЕРНе. После окончания семи курсов вы сможете применять современные методы машинного обучения в ваших проектах, поймёте, как обращаться с реальными данными и как эффективнее использовать существующие инструменты.

Читать еще:  Индивидуальное обучение директу

Программа состоит из пяти курсов, каждый длится пять недель. Преподаватели делятся своим многолетним опытом создания больших проектов на языке C++. Они не пересказывают учебник, а учат решать задачи, с которыми на практике сталкивается большинство разработчиков. Лекции, подаваемые в лёгкой и доступной форме, подкрепляются большим количество задач по программированию. Закончив эту специализацию, вы не только сможете рассуждать о C++, сравнивая его с другими языками, но и получите реальный навык программирования.

Программа включает пять курсов и работу над проектом. Вы познакомитесь с алгоритмами и структурами данных, которые обычно используются для решения задач в компьютерных науках. Во время обучения нужно не только придумывать алгоритмы и оценивать их сложность, но и реализовывать их на выбранном языке программирования. В финале вы поработаете над одним из реальных проектов, предложенных преподавателями: можно будет заняться сборкой генома из миллионов коротких кусочков или научиться строить самый быстрый маршрут между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом, анализируя дорожные сети.

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Работать с библиотеками и базами данных

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Строить модели машинного обучения

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить полную программу курса и консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector
×
×