Openbravo-rus.ru

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

Введение в машинное обучение coursera

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.

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)

Введение в машинное обучение, Coursera

6 января устав отдыхать, я подумал, что хорошо бы чему нибудь научиться и после беглого просмотра курсеры, записался на курс “Введение в машинное обучение” на Coursera, от ВШЭ.

В этот вторник утренние бдения в консоли Python и вечерние сидения в библиотеке закончились, получил сертификат со 100% выполнением курса и хочу поделиться впечатлениями.

О чем курс

Машинное обучение, или Статистическое обучение это наука о том, как придумать математическую модель (уравнение, алгоритм), которая сможет посмотрев на имеющиеся данные сделать по ним какие то выводы.

Например решить задачу классификации — на входе модели есть 100 картинок где по 10 раз написана каждая цифра 0,1,2..9 и указано, какая цифра тут написана. Задача алгоритма получив на входе картинку, распознать цифру на ней.

Или решить с помощью компьютера задачу кластеризации. Типичный пример задачи кластериации, как ее решал Жан Батист Ламарк. Получив множество информации о животных, растениях и минералах попробовать выделить среди них виды, отряды, типы, классы.

Сегодня наука о данных, а ее частью как раз является машинное обучение,одно из самых перспективных направлений, с работой которого мы сталкиваемся каждый день. Когда открываем поисковую выдачу в Google, когда получаем почтовую рассылку от Amazon, когда банк предлагает взять Уникальную Кредитную Карту, когда обрабатываем фотографию в Prisma.

Как устроен курс

Курс состоит из 6 недель, в каждой из которых 2 большие темы, плюс 7 неделя на финальный проект. Каждая тема состоит из блока лекций и практической части. По результатам лекций надо ответить на небольшой тест. Практическая часть — решение задач в Python и отправка численных ответов на сайте. В курсе есть промежуточные дедлайны, которые можно пропускать без штрафов, главное сдать все до окончания курса.

Но если не следовать графику, догонять очень трудно. Я начинал курс за 2 недели до старта этой сессии и в результате одну неделю “запаса” потерял на небольшой отпуск, а вторую неделю в процессе работы. Готовьтесь выделять около 6 часов в неделю.

Теоретическая часть

Огромное большинство курсов на Курсере находятся на уровне сложности публичной лекции. На входе требуются основные школьные знания, в процессе слушания лекций можно заниматься своими делами. Этот курс совсем другой.

Он разработан очень сильным математическим факультетом ФКН ВШЭ, читает лекции возможно главный специалист по этому направлению в России Константин Воронцов. Лекции невероятно тщательно проработаны.

Порог вхождения примерно соответствует 2 курсу технического ВУЗа, без базовых знаний по линейной алгебре, анализу, теории вероятностей и статистике разобраться с теорией будет сложно.

Читать еще:  Обучающая программа эксель

От идеи слушать лекции на велостанке пришлось отказаться через 3 минуты после начала. После 1 видеоролика стало ясно, что в дороге тоже не послушаешь. Со 2 ролика проработка лекций выглядела для меня так, что я садился перед экраном с тетрадью и тщательно конспектировал, переписывал формулы, осознавал, гуглил непонятное, проходило 10 минут и я слушал следующие 15 секунд лекции. На каждую тему уходило примерно 2 часа времени, итого каждую неделю 3–4 часа занимала работа с лекциями.

В лекциях в основном раскрывается математический аппарат, стоящий за всем волшебством машинного обучения. В лекциях будут дифференцирования матричного функционала,гребневая регрессия,минимизация эмпирического риска и стохастический градиент и другие страшные слова.

Тут проявляется самый главный, критический недостаток курса, который едва ли не перевешивает его плюсы. Лекции читаются невероятно быстро и очень бегло. Можно сравнить с тем, как Константин Воронцов читает примерно тот же материал для ШАД.

Хотя в ШАД уже отобраны очень сильные студенты, гораздо уменее, чем средний слушатель Курсеры, темп изложения лекций для них ниже и плавнее. Описываются детали и обозначения, пропущенные в лекциях на курсере. Раскрыты термины, которые на Курсере употребляются как общеизвестные. В итоге просмотр лекции Курсеры создает ощущение, что тебя схватили за руку и бегом тащат через магазин, не давая оглядеться. Надо постоянно лазить в учебник, разбираться с формулами руками. Понять мотивы такого подхода мне не удалось. Сесть и с ходу послушать эти лекции может только специалист в этой области, а курс изначально позиционируется как введение, для полных новичков.

Практическая часть

Если в теоретической части рисуют много формул, матриц, непонятных значков, стрелочек и греческих букв, сыпят терминами и пытаются донести, как же все эти градиетные бустинги и нейросети устроены, то в практической части предлагается воспользоваться уже готовыми, реализованными алгоритмами на языке Python.

Здесь хочется сказать отдельное спасибо авторам, т.к. в некоторых курсах используются довольно специфичные R и совсем уж академические Octave/Matlab, а на Edx были курсы в коммерческом SPSS.

Машинное обучение 1

Содержание

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по пятницам, 12:10 — 13:30, ауд. R404 (Покровский бульвар, 11).

Полезные ссылки

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+ @gmail.com (например, hse.cs.ml+171@gmail.com)

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/A5rlQBUrWTeXl7eBbnyBcQ

Оставить отзыв на курс: форма

Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего оформлять в виде Issue в github-репозитории курса.

Семинары

Консультации

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
  • Практические домашние работы на Python
  • Письменная контрольная работа
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключения, о них написано ниже.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

Лекция 1 (6 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [Конспект]

Лекция 2 (13 сентября). Линейная регрессия. Метрики качества регрессии. Градиентный спуск и способы оценивания градиента. Продвинутые градиентные методы. [Конспект]

Лекция 3 (20 сентября). Переобучение и регуляризация. Разреженные линейные модели. Квантильная регрессия. Подготовка признаков. [Конспект]

Лекция 4 (27 сентября). Линейная классификация. Отступ и верхние оценки на пороговую функцию потерь. Метрики качества классификации. [Конспект]

Лекция 5 (4 октября). Линейная классификация. Логистическая регрессия и оценки вероятности классов. Метод опорных векторов. [Конспект]

Лекция 6 (11 октября). Многоклассовая классификация, сведение к бинарным задачам. Многоклассовая логистическая регрессия. Классификация с пересекающимися классами. Метрики качества многоклассовой классификации. [Конспект]

Лекция 7 (18 октября). Решающие деревья. Жадный алгоритм построения. Выбор лучшего разбиения с помощью критерия информативности. Критерии информативности для регрессии и классификации. Учёт пропусков в деревьях. Решающие деревья и категориальные признаки. [Конспект]

Лекция 8 (1 ноября). Бутстрап и бэггинг. Разложение ошибки на смещение и разброс (bias-variance decomposition). Случайный лес. Вычисление расстояний с помощью лесов. [Конспект]

Лекция 9 (8 ноября). Градиентный бустинг. Регуляризация. Особенности бустинга над деревьями. Взвешивание объектов в градиентном бустинге. [Конспект]

Лекция 10 (15 ноября). Оптимизация второго порядка в градиентном бустинге. Регуляризация деревьев. XGBoost. Стекинг. [Конспект]

Лекция 11 (22 ноября). Обучение без учителя. Кластеризация: метрики качества, K-Means, иерархический и графовый подходы. Визуализация, t-SNE. Обучение представлений. word2vec. [Конспект]

Лекция 12 (29 ноября). Метод главных компонент, его связь с матричными разложениями. Рекомендательные системы: постановка задачи, коллаборативные методы, матричные разложения, контентные методы. [Конспект]

Семинары

Семинар 1. Области применения машинного обучения. Инструменты data scientist’а. Pandas и разведочный анализ данных. [Ноутбук]

Семинар 2. Линейная регрессия. Библиотека scikit-learn. Валидация моделей. Работа с категориальными признаками. [Ноутбук]

Семинар 3. Градиент и его свойства. Векторное дифференцирование. Градиентый спуск, его модификации, практические аспекты. [Конспект] [Ноутбук]

Семинар 5. Метрики качества классификации. AUC-ROC и его прямая оптимизация. [Конспект]

Семинар 6. Оценивание вероятностей классов. Квантильная регрессия [Конспект]

Семинар 7. Решающие деревья. Критерии информативности. Гиперпараметры в деревьях. [Конспект] [Ноутбук]

Семинар 8. Разложение ошибки на смещение и разброс. [Конспект]

Семинар 9. Градиентный бустинг. Вывод формул для сдвигов. Сравнение со случайным лесом. Деревья и экстраполяция данных. [Конспект] [Ноутбук]

Семинар 10. Современные имплементации градиентного бустинга. Блендинг. Подсчёт важностей признаков в композициях. [Ноутбук]

Семинар 11. K-Means. DBSCAN. Иерархическая кластеризация. Сравнение методов кластеризации. Метод главных компонент. [Ноутбук]

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

Задание 1. Работа с Pandas и Matplotlib.

Мягкий дедлайн: 15.09.2019 23:59.

Жесткий дедлайн: 17.09.2019 23:59.

Задание 2. Exploratory Data Analysis и линейная регрессия.

Мягкий дедлайн: 01.10.2019 23:59.

Жесткий дедлайн: 04.10.2019 23:59 (за каждый день просрочки снимается 2 балла).

Задание 3. Градиентный спуск своими руками.

Мягкий дедлайн: 15.10.2019 07:59.

Жесткий дедлайн: 17.10.2019 23:59.

Задание 4. Метод опорных векторов, категориальные признаки, калибровка предсказаний и отбор признаков.

Мягкий дедлайн: 11.11.2019 07:59.

Жесткий дедлайн: 13.11.2019 23:59.

Задание 5. Решающие деревья

Мягкий дедлайн: 22.11.2019 1:59

Жесткий дедлайн: 23.11.2019 23:59

Задание 6. Разложение ошибки на смещение и разброс

Мягкий дедлайн: 01.12.2019 8:00

Жесткий дедлайн: 02.12.2019 23:59 (за каждый день просрочки снимается 0.5 балла)

Задание 7. Градиентный бустинг

Мягкий дедлайн: 16.12.2019 5:59

Жесткий дедлайн: 18.12.2019 5:59 (за каждый день просрочки снимается 0.5 балла)

Теоретические домашние задания

Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.

Теоретическое домашнее задание 1: линейная регрессия и векторное дифференцирование [ссылка]

Теоретическое домашнее задание 2: линейная классификация [ссылка]

Теоретическое домашнее задание 3: решающие деревья [ссылка]

Теоретическое домашнее задание 4: разложение ошибки на смещение и разброс [ссылка]

Соревнования

Правила участия и оценивания

В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

Читать еще:  Центр обучения и развития projint

В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на приватном лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:

N_2 — (N_2 — N_1) * i / M,

где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

«Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:

1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.

2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.

3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.

В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-5 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования пришлют на почту курса отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

Соревнование 1: Определение категории товара

Соревнование на бонусные баллы, не входит в основную формулу оценки

Дата выдачи: 9.11.2019

Срок окончания соревнования: 11.12.2019 23:59MSK

Срок отправки кода: 14.12.2019 23:59MSK

Бейзлайн на 4 балла

Бонусы за соревнования

За успешное участие в соревнованиях по анализу данных могут быть выставлены бонусные баллы, которые можно прибавить к оценке за любое практическое или теоретическое домашнее задание, а также за самостоятельную работу. Под успешным участием понимается попадание в топ-10% мест; если соревнование особо сложное и крупное, может рассматриваться и попадание в топ-20% мест. Конкретное число баллов определяется преподавателями и зависит от сложности соревнования и занятого места. За одно соревнование можно получить не более 5 баллов. Для получения оценки необходимо предоставить краткий отчёт о решении задачи.

Контрольная работа

Контрольная работа состоится на семинарах 6 декабря (вторая пара).

В варианте будут два теоретических вопроса и две задачи (возможно, будут также дополнительные задачи на бонусные баллы, для получения максимальной оценки за контрольную их решать не потребуется). Теоретические вопросы будут затрагивать материалы всех лекций и семинаров по темам до градиентного бустинга включительно. Основные задачи будут затрагивать все темы, которые затрагивались в теоретических домашних заданиях (линейные модели, деревья, разложение ошибки на смещение и разброс).

Экзамен

Экзамен состоится 25 декабря с 10:00 до 11:30 в R503. В варианте будут два теоретических вопроса и две задачи, у всех будут равные веса.

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.
Читать еще:  Системный аналитик обучение москва

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.

Coursera

Coursera — образовательная платформа, на которой можно изучать онлайн-курсы от ведущих вузов и организаций в мире. Также можно проходить платные курсы бесплатно, оформив финансовую помощь, и через 2 недели получить доступ ко всем его материалам. После прохождения курса вы получаете сертификат, который можно приложить к вашему резюме или профилю на Linkedin.Некоторые курсы можно проходить бесплатно без получения сертификата.

Содержание

Специализации на Coursera

На Coursera есть множество интересных специализаций, рассмотрим некоторые из них, которые мы сами рекомендуем для прохождения. Не обязательно осваивать специализации полностью, можно брать только отдельные курсы.

Искусство разработки на современном C++

Специализация «Искусство разработки на современном C++», который был создан Яндексом и МФТИ для людей с нулевым знанием программирования, можно научиться программировать на С++ и получить хорошие знания по этому языку.

Он разделен на 5 курсов (от самого простого-белого до самого сложного-черного поясов).

В свою очередь каждый курс поделен на недели, в которых изучается несколько тем. Есть видеоуроки, тестовые задания с вариантами ответов и, конечно же, задания по программированию, которые проверяются автоматически системой. Курс учит решать задачи, с которыми разработчики сталкиваются каждый день.

Ниже приведена оценка времени изучения данной специализации по курсам.

Алгоритмы и структуры данных

This specialization is a mix of theory and practice: you will learn algorithmic techniques for solving various computational problems and will implement about 100 algorithmic coding problems in a programming language of your choice. No other online course in Algorithms even comes close to offering you a wealth of programming challenges that you may face at your next job interview. To prepare you, we invested over 3000 hours into designing our challenges as an alternative to multiple choice questions that you usually find in MOOCs. Sorry, we do not believe in multiple choice questions when it comes to learning algorithms. or anything else in computer science! For each algorithm you develop and implement, we designed multiple tests to check its correctness and running time — you will have to debug your programs without even knowing what these tests are! It may sound difficult, but we believe it is the only way to truly understand how the algorithms work and to master the art of programming. The specialization contains two real-world projects: Big Networks and Genome Assembly. You will analyze both road networks and social networks and will learn how to compute the shortest route between New York and San Francisco (1000 times faster than the standard shortest path algorithms!) Afterwards, you will learn how to assemble genomes from millions of short fragments of DNA and how assembly algorithms fuel recent developments in personalized medicine.

Машинное обучение и анализ данных

Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач.

В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python.

Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д.

В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании.

Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях — пройдите обучение по Специализации и подайте заявку.

Программирование на Python

Программа состоит из четырех курсов, каждый из которых раскрывает определенную тему в Python. Сначала вы научитесь основным конструкциям языка и другим особенностям программирования на Python, далее углубитесь в объектно-ориентированное программирование. Научитесь создавать веб-сервисы и проводить анализ данных. Программа подойдет для студентов и профессионалов с начальными навыками программирования.

Комбинаторика

Теория графов

Теория вероятностей

Машинное обучение

Стоимость и получение материальной помощи

Месяц доступа к какой-либо специальности стоит в среднем 5500 рублей (январь 2020 года), однако можно получить материальную помощь, если вы студент или испытываете проблемы с деньгами.

Алгоритм получения материальной помощи:

  1. Зайти на сайт https://www.coursera.org/ и зарегистрироваться.
  2. Перейти на страницу нужной специализации.
  3. Выбрать курс.
  4. Найти под названием курса кнопку «Доступна финансовая помощь»
  5. Заполнить заявление на материальную помощь.

Письмо о себе нужно будет писать на английском языке. Примеры можете найти в интернете. К примеру:

  • Hello, my name is Kate.* *I am a student of the MPEI of the 4 course, due to a rather complex program of studies, I practically have no free time to work and earn enough money to pay for this course / specialization. At the same time, the scholarship at MPEI is quite small: 2400, 2700 or 3000 (for excellent students), so it is also impossible to pay for this course for a scholarship. Not to say that I have particularly rich parents, so that they also do not want to charge for this course. In this regard, please provide me with financial support.*
  • These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words.*
  • I firmly decided that I want to become a developer. In my faculty I study different courses in computer science. Unfortunately, I need more practice and information in programming. This course will allow me to gain basic knowledge in this area for further development. In addition, this specialization allows me to find a job after completing all the courses, which interested me even more.*
  • These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words. These words are required to enter 150 words.*
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector