Курсы по машинному обучению

Погрузитесь в мир Data Science и постройте карьеру в интересной сфере: Big Data, Artificial Intelligence или Machine Learning

Освойте Data Science с нуля. Попробуйте силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и решите, какое направление вам нравится больше. Через год сможете работать Junior-специалистом, а через два – станете профессионалом уровня Middle. Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало. Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.

• Станьте универсальным аналитиком и начните работать уже через полгода обучения• Изучите ключевые инструменты и соберите портфолио для демонстрации будущему работодателю

Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в Data Science с нуля за 16 месяцев

15-17 лет. Научитесь программировать, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения. В конце курса — увлекательное соревнование по улучшению нейронной сети.

С нуля до уверенных Junior компетенций в Машинном обучении. Персональный ментор. Практика на реальных данных.

Основная задача курса – познакомить слушателей с бурно развивающейся областью науки и технологии на стыке физики и компьютерных наук – квантовыми вычислениями.

Этот курс будет полезен всем кто работает с данными, и хочет познакомиться с новым инструментом. Airflow это, де факто, стандарт современного ETL, многие крупные компании уже внедрили его в свои процессы.

На курсе дается представление об основных группах методов машинного обучения: классификации, предсказании, кластеризации, ансамблях, рекомендационных системах, глубоком обучении.

Практический онлайн-курс, где вы с нуля за 6 месяцев освоите профессию аналитика данных в своем темпе и с обратной связью от опытных экспертов. Изучите все необходимые навыки аналитика и сможете быстро найти перспективную работу или улучшить навыки и получить повышение.  

Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.

09.03.03. Направление: прикладная информатика. Профиль: анализ данных. Программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению. Стань востребованным IT-специалистом, получи диплом государственного вуза и измени мир с помощью высоких технологий. 

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

Поможем обрести новую профессию с нуля за 8,5 месяцев

Онлайн-магистратура. Научитесь извлекать из массивов данных самые значимые. И разрабатывать на их основе инновационные решения для медицины.

Практический курс по инструментам и технологиям работы с большими данными.

Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python! Изучите библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn и многое другое. Осваивайте Искусственный Интеллект на практике!

Вводный практический курс по машинному обучению. Рассматривается полный цикл построения решения: от выделения исходных данных («.xlsx файл») через построение модели и до объяснения конечному заказчику особенностей данных и специфики полученного результата. Теоретические разделы - классификация, регрессия, предсказания, ансамбли – даются в обзорном режиме, в объёме, необходимом для корректного построения и понимания разбираемых примеров.

Вы станете экспертом в анализе данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании.

За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

• Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере• Изучите технологии и получите навыки, востребованные у работодателей

ОНЛАЙН-МАГИСТРАТУРА СОВМЕСТНО С УрФУ. Станьте ML-инженером — ценным специалистом, решающим задачи бизнеса с помощью нейросетей и методов ML. Разработайте свою первую систему ИИ во время обучения.

В курсе изучаются классические и продвинутые алгоритмы машинного обучения, подробно разбираются математические обоснования изучаемых методов.

Этот курс представляет обзор современных способов хранения данных, в том числе хранилищ ключ-значение, документно-ориентированных и потоковых систем управления базами данных, систем распределенного хранения и обработки данных.

Вы получите ответы на важные вопросы о «мышлении машин» и поймёте роль философии в развитии ИИ. Определите основные различия естественного и машинного разума, сможете проводить актуальные научные исследования и выступать перед аудиторией.

• Перейдите на следующую ступень профессионального развития для аналитиков• Научитесь извлекать данные и переносить их в хранилища в нужном виде без помощи разработчиков• Получите востребованную за границей специальность

Онлайн-магистратура. Станьте для бизнеса незаменимым специалистом, помогающим довести продукт до совершенства и достичь компании успешных финансовых показателей. Для этого вам понадобятся: продуктовое мышление, технологичность, экспертиза в бизнесе.  

В этом курсе дается общий обзор метода обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Мы начнем с необходимой математики, рассмотрим базовые алгоритмы RL и поговорим о глубоком обучении с подкреплением (Deep RL), а также о новейших методах машинного обучения, используемых в настоящее время. Мы подробно рассмотрим некоторые применения и расскажем о важнейших достижениях в этой области.

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Сможете устроиться на должность Middle-специалиста.

• Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей • Закладываем фундамент для развития на уровне middle

Ваш прямой путь в перспективную профессию с нуля: верните себе интерес к работе!

• От персептрона до GAN: только практические кейсы• Добавите 8 проектов в портфолио• Гибкая учебная траектория, поддержка сообщества экспертов, консультации с ментором

Самая востребованная технология искусственного интеллекта

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения от классических моделей до нейронных сетей

Продвинутый курс по искусственному интеллекту для тех, кто хочет занять свое место на переднем крае инноваций.

Пришло время заняться Machine Learning

Машинное обучение. Анализ данных. Работа с библиотеками numpy, pandas, matplotlib, sklearn, pytorch

Курс «Основы искусственного интеллекта» направлен на первичное знакомство с искусственным интеллектом, анализом данных, машинным обучением. Он поможет освоить классы и методы основных решаемых на сегодняшний день задач искусственного интеллекта и их приложений. 

Целью курса являются освоение базовых основ статистической методологии сбора данных об исследуемых явлениях, представления полученной на их основе информации в виде статистических моделей и формирования выводов, направленных на решение практических задач. В ходе освоения курса будут получены навыки получения и сжатия информации до объемов, обеспечивающих ее осмысление, измерения параметров формируемых статистических моделей различного вида, проверки предположений о природе анализируемых явлений. Для успешного усвоения курса необходимы базовые знания математики, в частности, основ дифференциального и интегрального исчисления, элементарных матричных операций. Проверка качества освоения материала курса предполагается путем тестирования и выполнения заданий по каждой теме, а также итогового тестирования и представления результатов расчетов по итоговому заданию. Для эффективной работы над заданиями необходимы компьютеры с распространенным программным обеспечением, не требующим дополнительных затрат, таких как Microsoft Excel, R. Возможно использование и других программных продуктов. Для решения практических задач могут быть использованы данные, которыми располагают обучаемые, а также общедоступные базы статистических данных. Предполагается содержательная интерпретация всех получаемых результатов.

В этом курсе расскажем и наглядно покажем современные подходы к статистической обработке данных и построению моделей в машинном обучении.