Openbravo-rus.ru

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

Яндекс машинное обучение

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)

Зачем «Яндекс» открыл доступ к своей системе машинного обучения

Компания «Яндекс» разработала и первая среди российских компаний открыла для всех пользователей систему машинного обучения CatBoost. Она уже используется для обработки данных Большого адронного коллайдера в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям (ЦЕРН), сообщили Forbes в пресс-службе компании. Сейчас исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже доступны на GitHub по открытой лицензии Apache 2.0. Как представители рынка отнеслись к продукту интернет-корпорации?

Описание CatBoost

Анонсированная библиотека позволяет обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые сложно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров), поясняют в компании. В основе метода лежит один из популярных алгоритмов машинного обучения — деревья решений, которые стремятся описать мир ступенчатыми функциями. Второй известный метод — нейросети — описывают закладываемую информацию гладкими функциями. Для пользователя итоговая разница проявляется в эффективности работы, которая зависит от задачи и данных, а разработчики в целом хорошо знают, когда какое решение стоит применить.

«CatBoost — первый российский метод машинного обучения, который стал доступен публике», — сообщил руководитель управления машинного интеллекта и исследований «Яндекса» Михаил Биленко. В компании пояснили, что CatBoost — наследник метода машинного обучения Матрикcнет, который применяется почти во всех сервисах компании.

Как и предшественник, CatBoost подходит для работы с разнородными данными, используя механизм градиентного бустинга (множество деревьев решений, которые в совокупности делают некий прогноз), применяемый почти во всех технологических компаниях, где есть машинное обучение, уточнили в «Яндексе». «Но если Матрикснет обучает модели на числовых данных, то CatBoost учитывает и нечисловые, например виды облаков или типы зданий. Раньше такие данные приходилось переводить на язык цифр, что могло изменить их суть и повлиять на точность работы модели», — объясняет руководитель разработки систем машинного обучения «Яндекса» Анна Вероника Дорогуш. Теперь же такие данные можно использовать в первоначальном виде, благодаря чему, по ее словам, CatBoost показывает более высокое качество обучения, чем аналогичные методы для работы с разнородными данными.

Читать еще:  Обучение excel для начинающих

В «Яндексе» уверены, что новая технология может быть полезна в сферах от металлургии и нефтеобработки до финансовой аналитики, страхования и даже систем рекомендации контента. «С помощью CatBoost можно показывать пользователю действительно актуальную информацию и повышать процент кликов на предложенные статьи — это очень важный показатель для любых таких рекомендательных систем», — считает представитель российского интернет-гиганта. Сама компания уже протестировала CatBoost в своих сервисах «Яндекс.Дзен» и «Яндекс.Погода», а в будущем планирует встроить ее в свой поиск.

Реакция участников рынка

Сравнивая систему с подобными продуктами Google (Tensorflow) и Microsoft (LightGBM), представитель «Яндекса» отметила, что Tensorflow решает другой класс задач, эффективно анализируя однородные данные — например, если речь идет об анализе изображений. «CatBoost работает с данными разной природы и может быть использован в связке с Tensorflow и другими алгоритмами машинного обучения в зависимости от конкретных задач», — говорит Дорогуш. Она подчеркивает, что у LightGBM российские разработчики выигрывают по качеству, что демонстрирует таблица тестов с общепринятым в машинном обучении сравнением. Пока компания проигрывает другим продуктам в скорости, но обещает догнать их и по этому показателю. Дорогуш добавляет, что CatBoost — результат долгой работы и, выкладывая технологию в открытый доступ, «Яндекс» обеспечивает серьезный вклад в развитие машинного обучения и рассчитывает, что сообщество специалистов оценит алгоритм по достоинству и поможет сделать его еще лучше: «Мы даем что-то сообществу, сообщество дает нам что-то в ответ».

«П о тестам он [CatBoost] обходит на некоторых стандартных задачах [конкурирующие] алгоритмы на единицы процентов, в machine learning это довольно много », — пояснил Анатолий Орлов, руководитель Лаборатории больших данных ФРИИ. Важность развития алгоритма для российского поисковика он объяснил тем, что выдача поисковиков ранжируется именно по градиентному бустингу, используемому в CatBoost, а не по более привычным для среднестатистического пользователя нейросетям. Директор по стратегии и анализу Mail.Ru Group, куратор образовательной платформы для программистов GeekBrains Александр Горный уточнил, что сложно оценить качество нового продукта «Яндекса» за сутки и требуется более внимательное изучение эффекта его применения. Он считает, что даже если эффект будет заметен в одной задаче из десяти — это все равно хороший результат.

«Яндекс» пока не планирует зарабатывать на Catboost, он бесплатен для всех пользователей. В чем тогда выгода компании? «Очень правильный и своевременный шаг со стороны «Яндекса», — оценил выход CatBoost в открытых исходных кодах генеральный директор специализирующейся на компьютерном зрении компании VisionLabs Александр Ханин. Он объяснил, что наличие OpenSource-проектов подобного класса важно для PR и репутации в комьюнити машинного обучения, но отметил, что успешность фреймворка, покажет время и количество активных пользователей. В качестве индикатора успешности продукта Ханин предлагает количество использований этой библиотеки в конкурсах kaggle по отношению к случаям использования конкурентов.

« Компании выкладывают свой продукт в открытый доступ для создания сообщества и экосистемы вокруг разработки, авторитета среди разработчиков и популяризации компании. Любое упоминание об использовании C atboost в, например, конкурсах kaggle — плюс к репутации «Яндекса» как технологической компании. Для комьюнити это плюс, так как у xgboost появился серьезный конкурент, отточенный годами практики в продакшене большой компании », — объяснил Ханин мотивацию «Яндекса » и сообщества.

Александр Горный считает, что кроме очевидного социально-морального фактора есть, как минимум, три причины «за». Во-первых, дополнительное тестирование: «Чем больше людей будет использовать наш Tarantool или яндексовский CatBoost, тем больше интересных идей или пожеланий получат разработчики и тем лучше отрасль будет развиваться». В качестве второго аргумента он отметил, что мир становится лучше, а интернет-компании — одни из бенефициаров этого улучшения: «Каждый новый стартап — это не только приятный пользователю сервис, но и покупатель рекламы, и потенциальный объект для инвестиций. Чем больше и чем качественнее, будут стартапы, тем лучше будет всем». И наконец согласился с коллегами, что открытый доступ к кодам важен в качестве подготовки кадров: «Разработчика, заранее научившегося принятому в компании технологическому стеку, не надо доучивать или переучивать после приема на работу».

Орлов отметил, что у российской интернет-компании один конкурент — Google. Но у него уже есть подобная технология, поэтому ее распространение не страшно «Яндексу». Зато мотивирует разработчиков поисковика: « Людям, которые выпускают библиотеку приятно, потому что это дает возможность создать научные публикации, получить уважение в сообществе, восторженные отзывы фанаток и т.п » .

CatBoost — новый метод машинного обучения от Яндекса

Яндекс представляет метод машинного обучения CatBoost. Он придёт на смену Матрикснету, который используется в Яндексе с 2009 года. CatBoost даёт более точные результаты в задачах ранжирования, регрессии и классификации, а также учитывает данные в нечисловой форме. Библиотека машинного обучения CatBoost выложена в общий доступ — её может использовать любой желающий.

Многие привычные нам вещи, например лента социальной сети, прогноз погоды или картинка «под Ван Гога» в чьём-нибудь инстаграме, — результат применения машинного обучения. И речь не только об интернете. Банкам машинное обучение помогает своевременно пополнять купюрами банкоматы. Магазинам — прогнозировать спрос на товары. Металлургам — выявлять дефекты проката стали и определять соотношение примесей в сплавах.

Нейронные сети в Яндексе

Яндекс тоже использует нейронные сети: например, они задействованы в распознавании голоса и поиске похожих картинок. Нейросети также поставляют факторы для Матрикснета. Они соотносят смысл поискового запроса и заголовка документа — так работает алгоритм «Палех».

Сейчас машинное обучение ассоциируется в первую очередь с нейронными сетями. И действительно, в последние годы нейросетям нашлось множество применений, вплоть до самых невероятных. Они играют в настольные игры, сочиняют музыку, рисуют картины — и поэтому регулярно попадают в заголовки новостей. Но на самом деле нейронные сети — всего лишь один из способов научить машину учиться. Существуют разные методы машинного обучения, и ни один из них нельзя считать универсальным — у каждого есть достоинства и недостатки. Какой метод выбрать, зависит от типа данных, с которыми предстоит работать, и их количества.

С 2009 года Яндекс развивает собственный метод машинного обучения — Матрикснет. Он был разработан для ранжирования результатов поиска, но используется и в других сервисах Яндекса: например, в Почте — для фильтрации спама, в Картах и Навигаторе — для расчёта времени в пути, в Директе — для подбора релевантных рекламных объявлений. Матрикснет устойчив к переобучению и позволяет использовать множество факторов и их комбинаций.

В основе Матрикснета лежит механизм градиентного бустинга. Его особенность — в том, что он хорошо подходит для работы с разнородными данными. Такими данными, скажем, могут быть температура, влажность, сила ветра, снимки со спутников и сводки с наземных радаров — по ним можно предсказать, какая будет погода. Кроме того, градиентный бустинг даёт точные результаты даже там, где данных относительно мало. Этим он отличается от нейронных сетей, которым для обучения требуется огромный массив однородной информации.

Методы на основе градиентного бустинга отлично подходят для работы с разнородными данными

Тренируемся на кошках

Название CatBoost придумано в Яндексе. Это сокращение от categorical boosting, то есть бустинг с учётом категориальных признаков.

Само собой, у моделей на основе градиентного бустинга есть и недостатки. Все данные, на которых учится модель, должны быть представлены в числовом виде. Иногда это не так-то просто — например, когда мы имеем дело с типами облаков, жанрами музыки, породами собак и прочими вещами, которые понятны человеку, но которые трудно объяснить машине.

Читать еще:  Обучение искусственного интеллекта

Сегодня Яндекс представляет преемника Матрикснета — новый метод машинного обучения CatBoost. В нём также используется градиентный бустинг, но CatBoost, во-первых, превосходит Матрикснет по точности предсказаний, а во-вторых, способен учитывать так называемые категориальные признаки — то есть признаки, которые принимают одно из конечного количества значений. Так, облака могут быть кучевыми, перистыми, перисто-кучевыми и так далее. Жанры музыки включают рок, рэп, классику, альтернативу, метал. Пудель, овчарка, спаниель и эрдельтерьер — породы собак. Подобные данные больше не нужно выражать в числах: CatBoost воспринимает их в исходном виде. Обученные с его помощью модели позволяют использовать всё многообразие доступных данных, не тратя время на их перевод в числовую форму.

Мы уже опробовали CatBoost в сервисах Яндекса. В Дзене его задействовали для ранжирования ленты рекомендаций, а в Погоде — для расчёта прогноза с помощью технологии Метеум. Во всех случаях он показал себя лучше Матрикснета.

В градиентном бустинге используются деревья принятия решений (на картинке). Сама по себе модель довольно слаба, но когда они строятся последовательно и минимизируют ошибки друг друга, это даёт хорошие результаты

С разнородными данными, в том числе и выраженными в нечисловой форме, сталкиваются во всех отраслях, от финансов до сельского хозяйства. Поэтому мы решили выложить библиотеку машинного обучения CatBoost в открытый доступ. Она доступна на языках программирования Python и R. Версии библиотеки для Windows, macOS и Linux и программу визуализации CatBoost Viewer — она позволяет следить за процессом обучения на графиках — можно скачать в репозитории на GitHub. Выкладывая CatBoost в открытый доступ, мы надеемся, что сообщество оценит алгоритм по достоинству и поможет нам сделать его ещё лучше.

Метод машинного обучения CatBoost уже нашёл первое применение за пределами Яндекса — в Европейском центре ядерных исследований (ЦЕРН). CatBoost используется для обработки данных эксперимента LHCb, который проходит на одноименном детекторе Большого адронного коллайдера. Задача эксперимента — исследование асимметрии материи и антиматерии во взаимодействиях тяжёлых прелестных кварков. Детектор LHCb включает несколько субдетекторов — каждый из них реагирует на разные свойства частиц. CatBoost помогает объединить данные с разных детекторов, чтобы учёные могли получить максимально полное представление о частицах. Результаты CatBoost оказались существенно лучше результатов, получаемых с использованием других алгоритмов.

От «Яндекса» до МГИМО: топ образовательных программ по ИИ, блокчейну и цифровой экономике

«Яндекс. Практикум»

В феврале этого года «Яндекс» запустил образовательный сервис «Яндекс.Практикум» , где каждый желающий может обучиться различным IT-профессиям.

На сегодняшний день сервис предлагает обучение профессиям «фронтенд-разработчик», «веб-разработчик» и «аналитик данных». В ближайшее время в списке появится еще несколько специальностей, в том числе «дата-инженер», «специалист по машинному обучению» и «дизайнер интерфейсов».

Процесс обучения, который включает теорию и практику, полностью проходит онлайн. К концу учебы у каждого специалиста будет собственное портфолио проектов.

Длительность обучения — от 6 до 9 месяцев (зависит от выбранной специальности).

Стоимость обучения: первые 20 академических часов — бесплатно, затем от 60 тыс. рублей за курс. Студенты, успешно сдавшие итоговую аттестацию, получат сертификаты «Яндекса».

“Яндекс” и МФТИ

Еще один образовательный проект «Яндекса» — совместная с Московским физико-технологическим институтом (МФТИ) программа «Машинное обучение и анализ данных» .

Как отмечается на сайте программы, она хорошо подходит для тех, кто не знаком с анализом данных. Специализированных знаний не требуется, всему обучают с нуля. Однако авторы программы обращают внимание, что знание основ программирования на Python и математической статистики на уровне программы старших классов (теория вероятности, линейные уравнения) значительно облегчат процесс обучения.

Обучение проходит полностью онлайн и рассчитано на 8 месяцев. Стоимость (вместе с итоговой аттестацией) — 69 600 руб.

По окончанию обучения выдается удостоверение о повышении квалификации МФТИ.

“Школа данных”

Проект «Школа данных» предлагает практические курсы по блокчейну и большим данным.

Курс «Big Data подготовительный» включает в себя шесть занятий об основах больших данных, машинном обучении и искусственном интеллекте, а также о методах и инструментах внедрения этих технологий в бизнес-процессы.

Важно! Необходимо знание языка программирования Python.

Формат обучения — интерактивные семинары один день в неделю. Стоимость обучения — 30 тыс. руб. Старт курса — 6 марта.

Для продвинутых пользователей Python и тех, кто мечтает стать “дата-сайентистом”, предусмотрен интенсивный курс по изучению машинного обучения и анализа данных.

Кроме того, совместно с компанией S7 TechLab (дочернее предприятие S7 Group) «Школа данных» набирает слушателей на курс «Практический блокчейн» . В программе курса: основы блокчейна и смарт-контрактов, особенности и ограничения блокчейна, свойства и характеристики криптовалют, разбор успешных кейсов применения блокчейна и процессов внедрения технологии распределенных реестров в бизнес.

Продолжительность курса — 4 недели (8 занятий по 2 часа). Доступен как онлайн- так и офлайн-курс в главном офисе S7 в Москве. Стоимость — 80 тыс. руб.

Старт обучения — 16 марта.

Школа бизнеса и международных компетенций МГИМО

Школа бизнеса и международных компетенций МГИМО объявила о наборе на образовательную программу «Правовые основы регулирования новых цифровых технологий» .

Программа стартует 25 марта и будет длиться всего 1 неделю. За это время студенты узнают о:

  • юридических моделях внедрения блокчейн-решений, технологий искусственного интеллекта и больших данных
  • токенизации ресурсов в компании
  • развитии бизнеса в рамках регулятивных песочниц
  • финансовом и налоговом контроле за оборотом криптовалют и многом другом.

Научный руководитель программы — глава рабочей группы Госдумы по оценкам рисков оборота криптовалюты Элина Сидоренко.

Стоимость обучения — 110 тыс. руб.

Высшая Школа Экономики

НИУ ВШЭ предлагает более 80 программ дополнительного образования, часть из которых можно пройти дистанционно. В 2019 году в списке появились программы по анализу данных, машинному обучению и цифровой экономике.

Сроки обучения в зависимости от выбранной программы — от 2 дней (программа «Юрист Цифровой Экономики» ) до 1 года (программа «Дизайн в цифровой среде» )

Стоимость — от 40 до 220 тыс руб.

Тем, кто уже имеет опыт программирования, стоит присмотреться к программе «Практический анализ данных и машинное обучение» . Студенты узнают об основах и продвинутых методах машинного обучения, нейронных сетях и глубоком обучении (deep learning). Также каждый слушатель курса должен подготовить индивидуальный проект по анализу данных. Продолжительность обучения — 5 месяцев, старт — 11 марта. Стоимость — 130 тыс. руб.

По итогам обучения все слушатели получают удостоверения о повышении квалификации НИУ ВШЭ.

Binary District

Международная образовательная платформа Binary District предлагает интенсивный курс по искусственному интеллекту, машинному обучению и нейронным сетям. Куратор курса — евангелист Microsoft и член российской ассоциации искусственного интеллекта Дмитрий Сошников.

В ходе курса студенты научатся применять нейросети для решения задач по распознаванию изображений и текста, создавать чат-ботов, а также использовать различные инструменты для анализа больших данных.

Продолжительность обучения: со 2 марта по 6 апреля. Занятия будут проходить три раза в неделю на площадке Digital October в Москве ( Берсеневская набережная, 6).

Стоимость курса — 42 тыс. руб.

Sber Graduate

На проекте Сбербанка Sber Graduate открыт прием заявок на оплачиваемые стажировки Sberseasons в Москве и регионах. Набирают только студентов очных отделений бакалавриата, специалитета и магистратуры. Если вы уже не студент, листайте дальше.

Стажировки пройдут в городах: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск, Нижний Новгород, Самара, Воронеж.

На выбор доступны IT-направления (UX/UI design,Data Engineering, Java Script, Cyber security, Python development, Data science и др), а также графический дизайн, экономические модели, бизнес-анализ и др.

Студенты будут принимать участие в реализации текущих проектов банка. В Москве участникам программы обещают платить до 40 тыс. руб, в регионах — до 30 тыс. рус. Гибкий график должен позволить студентам совмещать стажировку с учебой и работой.

Читать еще:  Раскрутка инстаграм обучение

Подать заявку можно до 5 марта, начало стажировок — апрель этого года.

Newprolab

Образовательный проект New Professional Lab предлагает практический курс «Специалист по большим данным» .

Программа состоит из трех блоков — алгоритмы, технологии и бизнес. Студенты научатся обрабатывать данные, решать аналитические задачи и применять полученные знания на практике. Курс сфокусирован именно на практической части: за три месяца обучения студенты сдадут 10 лабораторных работ и выполнят 2 групповых проекта.

Обучение будет проходить в Москве три дня в неделю с 26 марта по 27 июня. Стоимость — 170 тыс. руб.

Важно! Необходимо иметь базовые знания Linux и линейной алгебры, а также уметь программировать на Python и SQL.

Также на NewProLab открыт набор на курс «Анализ данных на Scala» , ориентированный на дата-сайентистов, дата-инженеров и scala-разработчиков.

SkillFactory

В школе digital-профессий SkillFactory открыт набор на онлайн-курсы по машинному обучению, нейронным сетям, разработке на Python и информационной безопасности.

Продолжительность курсов — от 11 недель до 1 года. Одни курсы рассчитаны на новичков ( Практический Machine Learning , Специализация Data Scientist ), где основам профессии обучают с нуля. Другие требуют профессиональной подготовки ( Deep Learning и нейронные сети ). Последний курс организован в партнерстве с Nvidia Corporation.

Стоимость обучения в зависимости от курса — от 34 тыс. руб.

“Нетология”

Ранее мы уже писали об онлайн-университете «Нетологии», в котором сейчас открыт набор на курс по Big Data . Продолжительность обучения — 1,5 месяца (с 28 февраля по 15 апреля). Можно записаться на курс сейчас, а обучение пройти вместе со следующим набором студентов. Стоимость — 27 900 руб.

В программе курса — изучение характеристик и источников больших данных, их монетизация, обзор облачных платформ (AWS, EMR, Azure), основы работы в Hadoop и MapReduce. В качестве аттестации слушатели курса под руководством экспертов реализуют дипломный проект, где применят полученные знания на практике.

Еще на «Нетологии» можно обучиться маркетингу, управлению проектами, дизайну и программированию. Предусмотрены платные и бесплатные курсы, а также готовые видеоуроки.

Бонус: как получить магистерскую степень онлайн

Получить новые знания или повысить свою квалификацию можно на образовательных онлайн-площадках Skillbox и Coursera , о которых мы писали ранее.

На Skillbox собрана большая база курсов и бесплатных вебинаров по дизайну, программированию, маркетингу и управлению. Продолжительность курсов — от 3 месяцев.

На Coursera выбор значительно шире: на площадке даже можно получить магистерскую степень от ведущих университетов мира. Из интересного — курс по криптографии , блокчейн для профессионалов и машинное обучение от Стэнфордского университета.

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