Курсы по машинному обучению для начинающих с нуля

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

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

• 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

Программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению. Стань востребованным IT-специалистом, получи диплом государственного вуза и измени мир с помощью высоких технологий. Учитесь очно и заочно онлайн: слушайте лекции и закрывайте сессию не выходя из дома. В конце обучения — диплом бакалавра РАНХиГС государственного образца.

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

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.

Практический онлайн-курс, где вы с нуля за 6 месяцев освоите профессию аналитика данных в своем темпе. Сформируете все необходимые навыки аналитика, научитесь работать с Python, SQL, Excel, Power BI и станете актуальным IT-специалистом.  

Освоите навыки анализа данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании.От основ Python до Machine Learning.

Профессиональная переподготовка. Работа с данными. Изучение баз данных и языка SQL, языка Python, его применения для сбора, визуализации и анализа данных, статистики и машинного обучения, а также подходов для работы над реальными задачами.

Подразделение: Факультет вычислительной математики и кибернетики. Программа профессиональной переподготовки. Объем 684 часа. 

Здесь трудно, но интересно. Учёба занимает 8 месяцев. Много теории, ещё больше практики, люди и методология — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию специалиста по Data Science.

Самая востребованная технология искусственного интеллекта

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.

Подразделение: Факультет вычислительной математики и кибернетики. Программа профессиональной переподготовки. Объем 684 часа. Форма обучения - Очно-заочная.

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

Подразделение: Высшая школа управления и инноваций (72 ак.ч.) Программы повышения квалификации.

Подразделение: Высшая школа управления и инноваций (72 ак.ч.)

Подразделение: Факультет вычислительной математики и кибернетики. Программа профессиональной переподготовки. Объем 684 часа. Форма обучения - Заочная с использованием дистанционных образовательных технологий.

Подразделение: Высшая школа управления и инноваций (72 ак.ч.) Программы повышения квалификации.

Подразделение: Высшая школа управления и инноваций (72 ак.ч.)

Подразделение: Философский факультет. Программы повышения квалификации.

Курс предоставляет доступ к базовому набору знаний теории вероятности, математической статистики и математической основы алгоритмов для решения задач машинного обучения. Также дает практические навыки анализа данных и создания моделей машинного обучения на языке программирования Python.

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.

На курсе вы познакомитесь с искусственным интеллектом и машинным обучением на языке Python. Мы расскажем обо всем по порядку: погрузим в основы математики для Data Science и библиотеки для работы с данными, разберем алгоритмы и методы создания моделей ИИ, а затем перейдем к практике — ее будет много.

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

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.

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.

Создание высокотехнологичных сервисов и приложений на основе машинного обучения.

Подразделение: Факультет космических исследований. Программа повышения квалификации.