Курсы Машинного обучения с рассрочкой

Курс Machine Learning поможет вам погрузиться в мир умных технологий, освоив принципы машинного обучения и их применение на практике. Вы получите востребованные навыки в анализе данных, создании предсказательных моделей и работе с реальными кейсами, а также сможете пополнить своё портфолио проектами, которые удивят потенциальных работодателей. На курсе предусмотрены практические задания, поддержка опытных экспертов и сертификат по завершении, что сделает ваш путь к успеху еще более уверенным!

Программа курса

Собственная тема.;2) Разберётесь, что такое функции, как их создавать и использовать. Научитесь передавать аргументы, работать с args и kwargs, использовать локальные и глобальные переменные.;3) Познакомитесь с принципами ООП: инкапсуляцией, наследованием, полиморфизмом. Научитесь создавать классы и объекты. Узнаете, как написать код в парадигме ООП.;4) На курсе вас ждёт онлайн-формат, где вы сможете общаться с экспертами, задавать вопросы и получать поддержку на всём пути обучения.;5) Освоите востребованную ИТ-профессию, станете специалистом в растущей технологической сфере и повысите свою ценность на рынке.;6) Систематизируете текущие знания, освоите недостающие навыки на практике и увеличите свою стоимость на рынке труда.;7) Применение компьютерного зрения в реальных задачах: проекты и примеры использования вышеупомянутых архитектур.;8) Напишете свой первый код на Python. Узнаете о стандартах оформления кода. Научитесь работать в IDE PyCharm.;9) Попробуете себя в новой роли. Сможете углубиться в бэкенд или фронтенд и сменить направление деятельности.;10) Разберётесь, как работать с различными типами данных: числами, строками, списками, множествами, словарями.

Чему вы научитесь⁚

Разберётесь, что такое функции, как их создавать и использовать. Научитесь передавать аргументы, работать с args и kwargs, использовать локальные и глобальные переменные.;2) Познакомитесь с принципами ООП: инкапсуляцией, наследованием, полиморфизмом. Научитесь создавать классы и объекты. Узнаете, как написать код в парадигме ООП.;3) Применение компьютерного зрения в реальных задачах: проекты и примеры использования вышеупомянутых архитектур.;4) Напишете свой первый код на Python. Узнаете о стандартах оформления кода. Научитесь работать в IDE PyCharm.;5) Разберётесь, как работать с различными типами данных: числами, строками, списками, множествами, словарями.;6) Познакомитесь с условиями и циклами. Поймёте, как использовать условные операторы в функциях.;7) Опыт формулировки задач в науке о данных (Data Science) и разработки решений для них.;8) Поймёте, что такое функция и для каких целей программисты используют функции.;9) Узнаете, как устанавливать среду разработки IDE и Python на компьютер.;10) Научитесь применять полиморфные функции, наследование и инкапсуляцию.

Основные параметры курса:

Цена: 145900 ₽ (11917 ₽/мес)
Тип обучения: Профессия
Формат: Самостоятельно с наставником

Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

5.0

1 отзыв

43600 ₽96970 ₽

-55%

Курс «Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики» поможет вам освоить ключевые аспекты машинного обучения и уверенно применять их на практике. Вы получите навыки работы с популярными инструментами анализа данных, научитесь строить эффективные модели и решать реальные задачи, что позволит вам создать впечатляющее портфолио проектов. Ожидайте увлекательные практические задания, поддержку экспертов и сертификат по окончании курса — ваш шаг к успешной карьере в области анализа данных и искусственного интеллекта!

Программа курса

Работа с признаками и построение моделей
Введение в нейронные сети
Рекомендательные системы
Временные ряды
Компьютерное зрение
Обработка естественного языка (NLP)
Менеджмент data-проектов
Итоговый хакатон
Дипломный проект

Чему вы научитесь⁚

Научитесь строить основные модели машинного обучения. Узнаете, как работать с деревьями решений, с логистической, линейной регрессией, строить ансамбли моделей. Узнаете, как работать с «грязными» данными и оценивать качество моделей.
Научитесь строить простые полносвязные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования нейронных сетей в блоках CV и NLP.
Вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.
Изучите элементарные алгоритмы обработки временных рядов, модели ARIMA, GARCH и прогнозирование значений на их основе. Узнаете, что такое марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов. Научитесь выявлять происхождение и структуру временного ряда, прогнозировать будущие значения для эффективного принятия решений при построении моделей машинного обучения. Поймёте, что скрыто «под капотом» популярных методик и библиотек.

Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Основные параметры курса:

Цена: 43600 ₽ (2693 ₽/мес)
Тип обучения: Модульный набор
Формат: Онлайн
Период рассрочки: 16

Отзывы о курсе 3D-дизайнер от bangbangeducation.ru

141597

1 августа 2026 г.

Здравствуйте. Меня зовут Данил. Проходил курс Нетологии Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики. Курс позволяет в кратчайшие сроки освоить основы машинного обучения и применить знания для создания продукта. Качественная обратная связь позволяет быстро исправлять ошибки в практических домашних заданиях. Благодарен менторам и руководителю моей дипломной работы.

Инженер машинного обучения

0.0

0 отзывов

119000 ₽167000 ₽

-29%

Курс "Инженер машинного обучения" поможет вам освоить ключевые технологии и методы, необходимые для создания эффективных и масштабируемых моделей искусственного интеллекта. Вы получите практические навыки в работе с алгоритмами машинного обучения, а также научитесь применять их на реальных проектах, что значительно повысит вашу конкурентоспособность на рынке труда. В рамках курса вас ждут увлекательные практические задания, работы над проектами для портфолио и поддержка экспертов, а по завершении вы получите сертификат, подтверждающий ваши новые компетенции!

Программа курса

ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Машинное обучение
Основы Deep Learning
Статистика и A/B-тесты
Подготовка к собеседованиям

Чему вы научитесь⁚

Разрабатывать приложения на Python
Обучать ML-модели
Работать с нейронными сетями
Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов

Основные параметры курса:

Цена: 119000 ₽ (6958 ₽/мес)
Тип обучения: Профессия
Формат: В группе с наставником
Период рассрочки: 24

Machine Learning Engineer

4.5

4 отзыва

235206 ₽407412 ₽

-42%

Курс «Data Scientist с нуля до PRO» поможет вам освоить ключевые навыки анализа данных, машинного обучения и работы с большими данными, обеспечивая уверенное выступление в мире Data Science. Вы получите не только теоретические знания, но и практические навыки через реальные кейсы, проекты для портфолио и поддержку экспертов. По окончании курса вы будете готовы решать сложные задачи в области аналитики и получите сертификат, подтверждающий ваши достижения!

Программа курса

Введение
Проектирование разработки
Основы математики
Работа с данными
Подгрузка данных
Статистический анализ данных
Введение в машинное обучение

Чему вы научитесь⁚

Научиться не просто работать с алгоритмами машинного обучения, но и создавать и развивать их
Использовать в работе фундаментальные основы анализа данных
Успешно проходить технические собеседования в компаниях уровня Google и Яндекс
Решать сложные бизнес-задачи и иметь конкурентное преимущество на рынке
Общаться с другими дата-сайентистами на одном языке

Основные параметры курса:

Цена: 235206 ₽ (5658 ₽/мес)
Формат: Смешанный
Период рассрочки: 36

Отзывы о курсе 3D-дизайнер от bangbangeducation.ru

49154

13 ноября 2024 г.

Учусь в школе Skillfactory на специальность Data Science от 0 до pro. Школу выбирала по отзывам и рекомендациям от hr специалиста, hh.ru. Так сложилось в сегодняшних реалиях, что пришлось искать новую профессию, к работе с данными я привыкла в своей предыдущей работе (16 лет опыта, уровень Principal). Проанализировав рекомендованные школы, остановилась именно на skillfactory. Причиной послужил удобный интуитивный интерфейс курса в первую очередь. Очень нравится как организована подача материала, пошаговое объяснение от простого к сложному. Поддержка менторов и возможность советоваться с другими студентами, очень на «изи»организован процесс коммуникации, учитывая, что все происходит в режиме онлайн. Сам курс удобен, что всегда легко находишь, где остановился, чтобыпродолжить изучать модуль.

49306

13 ноября 2024 г.

На данный момент прохожу обучение по курсу "Аналитик данных". Курс достаточно обширный и включает в себя много интересных тем и инструментов. Достоинства курса: - Много интересной и полезной информации; - Отзывчивые менторы в большинстве своём; - Достаточно просто и системно объяснены обучающие темы; - Есть возможность проходить в своём темпе; - Очень много практики. Недостатки: - Некоторые менторы отвечают достаточно долго, возможно связано с совмещением работы; - Материал структурирован, но без дополнительного изучения не получится освоить какие-то непонятны моменты; - По некоторым темам необходимо уделять больше времени, опять же это индивидуальный момент. Итог: Курс подходит для того что бы изучать новую профессию и это должно быть Вам интересно, потенциал у данных профессий большой и квалифицированные кадры нужны. У Вас должна быть мотивирующая цель для того что бы выполнять всё вовремя. Однозначно рекомендую.

49327

13 ноября 2024 г.

Прохожу курс "Специализация DataScience". Выделила основные для меня плюсы и минусы учебы на данном курсе. Плюсы: 1) Преподаватели действительно разбираются в своем деле и, в основном, объясняют все интересно и понятно. 2) Много практики. В процессе учебы, когда делали проекты, принимали участие в соревнованиях на Kaggle. 3) Тьютор и ментор всегда дают подробную обратную связь. Можно обратиться по любым вопросам. 4) Есть центр карьеры SkillFactory, где постоянно предлагают разные вакансии и проводят различные встречи со специалистами. 5) Всегда можно обратиться в Slack и по вопросам учебы, и по организационным вопросом. В основном отвечают быстро. Чаще всего проблема решается. 6) Можно переводиться в другую группу, если что-то не успеваешь, брать отпуск, переходить на учебы без дедлайна. 7) В целом, команда доброжелательна к студенту. Минусы: 1) Когда я поступала в самом начале учебы не было организовано какой-то вводной части. Вроде нас добавили в Slack, но непонятно было где наша группа, куда вообще бежать и что делать. Но, возможно, в последующие поступления этот вопрос уже решили, так как по этому поводу было много вопросов у людей. 2) Часто бывают проблемы на самой платформе. То что-то ломается, виснет, то зеленые галочки не ставятся. В последний раз у меня было, что пропал прогресс за deep learning. И этот вопрос никак не решился. 3) Бывают ошибки на платформе в теории. 4) Не всегда хватало времени, чтобы сделать проект. Но плюсом было то, что всегда можно было договориться с ментором по поводу этого вопроса.

49336

13 ноября 2024 г.

Обучаюсь больше полугода по Data Science. Очень ноавится курс объемом, подачей, систематическим подходом к обучению. Меньооы и тьюторы ведут по курсу как бцдто за ручку, так что потеряться сложно. Есть пробный месяц - можно понять, ваше это или не ваше. Реклмендую!

Магистратура «Инженерия машинного обучения» с УрФУ

0.0

0 отзывов

162500 ₽

Курс Магистратура «Инженерия машинного обучения» с УрФУ поможет вам погрузиться в захватывающий мир современных технологий и разработок в области ИИ. На протяжении обучения вы получите практические навыки в создании алгоритмов машинного обучения, анализе больших данных и оптимизации моделей, а также реализуете проекты для портфолио на основе реальных кейсов. Благодаря поддержке экспертов и сертификату по завершении курса, вы станете востребованным специалистом в быстроразвивающейся сфере!

Программа курса

Кредит на обучение с господдержкой — часть расходов возьмёт на себя государство.;2) Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.;3) Сможете сами выбрать интересные проекты для реализации. Например, построите и обучите свёрточную сеть для классификации изображений.;4) Библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй.;5) Проектирует, строит и поддерживает системы обработки и хранения данных, обеспечивая к ним доступ аналитиков и разработчиков.;6) Дипломной работой (ВКР) может быть научное исследование — внесёте вклад в отрасль и поделитесь результатом с сообществом.;7) Разработать модель, которая сможет предсказывать погоду на основе исторических данных и текущих условий.;8) Свободный фреймворк для разработки быстрых и безопасных веб-приложений и сайтов на языке Python.;9) Система с открытым исходным кодом, применяемая для распределённой обработки больших данных.;10) ● Повысите свою ценность на рынке труда, сможете вырасти в заработной плате.

Чему вы научитесь⁚

Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.;2) Сможете сами выбрать интересные проекты для реализации. Например, построите и обучите свёрточную сеть для классификации изображений.;3) Библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй.;4) Проектирует, строит и поддерживает системы обработки и хранения данных, обеспечивая к ним доступ аналитиков и разработчиков.;5) Дипломной работой (ВКР) может быть научное исследование — внесёте вклад в отрасль и поделитесь результатом с сообществом.;6) Мы подробно расскажем, что и когда сделать, закрепим за вами личного менеджера, которому вы сможете задать вопросы.;7) Разработать модель, которая сможет предсказывать погоду на основе исторических данных и текущих условий.;8) Свободный фреймворк для разработки быстрых и безопасных веб-приложений и сайтов на языке Python.;9) Система с открытым исходным кодом, применяемая для распределённой обработки больших данных.;10) ● Повысите свою ценность на рынке труда, сможете вырасти в заработной плате.

Основные параметры курса:

Цена: 162500 ₽ (244 ₽/мес)
Тип обучения: Модульный набор
Формат: Онлайн

Продвинутое машинное обучение

0.0

0 отзывов

69000 ₽

Курс Hard ML поможет вам освоить передовые методы машинного обучения и углубить свои практические навыки в этой динамично развивающейся области. На занятиях вы научитесь строить сложные модели, работать с большими данными и анализировать их, что даст вам возможность успешно решать реальные задачи. В ходе обучения вас ждут увлекательные проекты для портфолио, поддержка экспертов и ценный сертификат, который станет вашим конкурентным преимуществом на рынке труда!

Программа курса

Получите дополнительный блок курса на выбор при покупке любого количества блоков. Полные условия акции по ссылке.;2) Подробнее про блок.;3) Обоснуем необходимость использования uplift и научимся правильно ставить задачу для эффективного моделирования. Рассмотрим популярные решения и метрики качества uplift-моделей.;4) Научимся выживать в ситуациях, когда данных нет, но они очень нужны. Разберем основы парсинга (автоматизированного извлечения) данных с сайтов и сбора сырых данных.;5) Финальный проект модуля, в котором предстоит построить живую систему динамического ценообразования, учитывающую обратную связь от пользователя.;6) Научимся строить модель спроса разными способами от самого простого - аналического - до самого сложного - трансформера.;7) Научимся удовлетворять запрос бизнеса "максимизировать одну бизнес метрику не допускать просадку другой".;8) Применим знания построения модели спроса в подходе к решению задачи динамического ценообразования.;9) Парсинг (автоматизированный сбор) данных из Интернета, сбор датасетов (наборов данных).;10) Применим знания расчета эластичности к решению задачи динамического ценообразования.

Чему вы научитесь⁚

Выбирайте любую последовательность прохождения блоков — Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время — Закрепляйте практикой на нашей образовательной платформе после каждого урока.;2) Также научимся версионировать конвейеры обработки моделей (пайплайны), рассмотрим ключевые особенности оркестрации, переобучения и повторного развёртывания (передеплоя) ML-моделей.;3) Валерий Бабушкин расскажет о курсе и его содержании. Вы узнаете, в чём ценность каждого блока, какие задачи предстоит решать и сколько времени понадобится на освоение программы.;4) Научимся выбирать между монолитной архитектурой и микросервисами, понимать как организовать взаимодействие между сервисами.;5) Вы сможете продолжить использовать свою учётную запись для обучения на полной версии курса или других наших программах.;6) Узнаем зачем использовать контейнеры и научимся заворачивать свой ML сервис в контейнер.;7) Изучайте новую тему с помощью лекций и конспектов в удобное время.;8) Ex-Iterative.ai. Участник ods.ai. Пришел в MLOps из разработки.;9) Разработчик инструментов для MLOps в Evidently Lab.;10) Вывод модели в прод (внедрение в эксплуатацию).

Основные параметры курса:

Цена: 69000 ₽ (4038 ₽/мес)
Тип обучения: Курс
Формат: Самостоятельно
Период рассрочки: 24

Инженер машинного обучения PRO

0.0

0 отзывов

117600 ₽237600 ₽

-51%

«Инженер машинного обучения» от Нетологии для ИТ-специалистов: узкая специализация в компьютерном зрении или обработке естественного языка, менторские сессии.

Программа курса

Существующие навыки помогут на этапе подготовки — это одна из трудностей для начинающих, с которой вы не столкнётесь. Вы сможете превращать данные в работающие ML-модели.;2) Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.;3) В Machine Learning высокий спрос на кросс-функциональных специалистов, которые могут отвечать за продукт на всех этапах: от обучения до внедрения и поддержки.;4) Опыт разработки пригодится на этапе сборки моделей — этого нет у многих junior-ML-специалистов. Вы научитесь создавать полноценные интеллектуальные системы.;5) Погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите архитектуры для распознавания, сегментации, генерации. Узнаете, как внедрять CV в продукт.;6) Глубокое понимание работы с данными и моделями — ваше преимущество. Чтобы его подкрепить, вы изучите развёртывание и масштабирование моделей.;7) Разберёте задания, которые обычно дают на технических собеседованиях. Это поможет увереннее чувствовать себя во время реальных собеседований.;8) Построите несколько моделей. Например, классифицируете клиентов банка по уровню дохода и проведёте разведочный анализ данных.;9) Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.;10) Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой. Построите модель, предсказывающую, уволится ли сотрудник.

Чему вы научитесь⁚

Существующие навыки помогут на этапе подготовки — это одна из трудностей для начинающих, с которой вы не столкнётесь. Вы сможете превращать данные в работающие ML-модели.;2) Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.;3) Опыт разработки пригодится на этапе сборки моделей — этого нет у многих junior-ML-специалистов. Вы научитесь создавать полноценные интеллектуальные системы.;4) Погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите архитектуры для распознавания, сегментации, генерации. Узнаете, как внедрять CV в продукт.;5) Глубокое понимание работы с данными и моделями — ваше преимущество. Чтобы его подкрепить, вы изучите развёртывание и масштабирование моделей.;6) Разберёте задания, которые обычно дают на технических собеседованиях. Это поможет увереннее чувствовать себя во время реальных собеседований.;7) Построите несколько моделей. Например, классифицируете клиентов банка по уровню дохода и проведёте разведочный анализ данных.;8) Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.;9) Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой. Построите модель, предсказывающую, уволится ли сотрудник.;10) Добавите измерения в OLAP-куб, настроите атрибуты и иерархии. Создадите отчёт на основе данных из куба.

Основные параметры курса:

Цена: 117600 ₽ (3630 ₽/мес)
Тип обучения: Модульный набор
Формат: Онлайн
Период рассрочки: 32

Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению

0.0

0 отзывов

35000 ₽

Курс «Симулятор Data Science» поможет вам погрузиться в увлекательный мир анализа данных и машинного обучения! Этот практический курс создан для того, чтобы вы не только узнали основы, но и приобрели реальные навыки, работая над проектами для портфолио и решая актуальные кейсы из индустрии. Вы научитесь извлекать ценные инсайты из данных, строить прогнозные модели и визуализировать результаты, а по окончании курса получите сертификат и поддержку экспертов для дальнейшего развития.

Программа курса

> Могу реализовать пользовательские метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги (векторные представления).;2) Сможете набраться нужных навыков и изучить решения высококлассных (Senior) специалистов.;3) Планируете применять ИИ в работе и выделяться на рынке труда.;4) ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем.;5) Сможете набраться нужных навыков и изучить решения.;6) Retail (продажи), E-commerce (эл. коммерция), FinTech (фин.технологии), FoodTech (технологии в сфере питания), EdTech (образовательные технологии), реклама и другие.;7) Нажмите «ОК», если вы согласны с условиями обработки cookie и данных о поведении на сайте, необходимых для аналитики. Запретить обработку можно через браузер.;8) Python, SQL, A/B-тесты, Метрики, LLM (большие языковые модели), Рекомендательные системы, прогнозирование, деплой (развёртывание) и многое другое.;9) Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.;10) AI-first разработка на Python.

Чему вы научитесь⁚

> Научился строить векторные представления (эмбеддинги), которые используются для рекомендаций и прогнозирования спроса.;2) > Могу реализовать пользовательские метрики и алгоритмы, построить эмбеддинги (векторные представления).;3) > Понял, как и зачем применять конкретные технологии на практике.;4) > Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров.;5) > Разобрался в основах рекомендательных систем, в частности метриках, запустил на работе персональные рекомендации и рекомендации сопутствующих товаров.;6) «У меня были базовые знания в области анализа данных, но хотелось больше практики и отработки теории на реальных задачах».;7) Оставьте заявку на консультацию — мы расскажем подробнее и поможем подобрать программу под ваши цели и уровень.;8) > Хотел закрепить знания на практике и поработать с задачами, приближенными к реальным, чтобы найти работу.;9) «Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что остановился в развитии».;10) «Задачи на работе уже не вызывали того энтузиазма, что раньше, начал замечать, что стагнирую в развитии».

Основные параметры курса:

Цена: 35000 ₽ (2050 ₽/мес)
Тип обучения: Курс
Формат: Самостоятельно
Период рассрочки: 24

Инженер машинного обучения

0.0

0 отзывов

117600 ₽237600 ₽

-51%

Курс Нетологии «Инженер машинного обучения с нуля»: 10+ проектов, работа с ИИ, специализация на выбор, возможность оплачиваемой стажировки, карьерная поддержка.

Программа курса

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Разберёте популярные библиотеки, парсинг и работу с API.;2) Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.;3) Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.;4) Для учёбы хватит школьных знаний математики и интереса к технологиям. Вы освоите профессию, независимо от предыдущих навыков и опыта.;5) При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.;6) Построите несколько моделей. Например, классифицируете клиентов банка по уровню дохода и проведёте разведочный анализ данных.;7) Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой. Построите модель, предсказывающую, уволится ли сотрудник.;8) Поймёте, как выбирать и использовать инструменты для конкретных задач, попрактикуетесь решать их при поддержке эксперта.;9) Научитесь брифовать заказчиков, проводить анализ, корректно интерпретировать результаты и презентовать исследования.;10) Сможете получить специализацию в компьютерном зрении или обработке речи. Такие узкие навыки выше ценятся на рынке.

Чему вы научитесь⁚

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Разберёте популярные библиотеки, парсинг и работу с API.;2) навыки: от создания до внедрения и поддержки ML-моделей. Поддержка ML-инженеров из Яндекса, Сбера, Amazon и других крупных компаний во время всего обучения.;3) Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.;4) Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.;5) Для учёбы хватит школьных знаний математики и интереса к технологиям. Вы освоите профессию, независимо от предыдущих навыков и опыта.;6) При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.;7) Построите несколько моделей. Например, классифицируете клиентов банка по уровню дохода и проведёте разведочный анализ данных.;8) Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой. Построите модель, предсказывающую, уволится ли сотрудник.;9) Поймёте, как выбирать и использовать инструменты для конкретных задач, попрактикуетесь решать их при поддержке эксперта.;10) Научитесь брифовать заказчиков, проводить анализ, корректно интерпретировать результаты и презентовать исследования.

Основные параметры курса:

Цена: 117600 ₽ (3630 ₽/мес)
Тип обучения: Модульный набор
Формат: Онлайн
Период рассрочки: 32

ML-инженер. Специализация: NLP-инженер с нуля

0.0

0 отзывов

275600 ₽306240 ₽

-10%

Обучение онлайн на платформе Нетология - курсы IT и образовательные программы с трудоустройством. Получи профессию с нашими онлайн курсами!