Курсы по машинному обучению для начинающих с нуля

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

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

Поможем обрести новую профессию с нуля за 8,5 месяцев

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

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.

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

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 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

Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере Data science.

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

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

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.

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

Самая востребованная технология искусственного интеллекта

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.

• 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

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

Данный курс является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта. Курс будет интересен и полезен не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программированием, но и тем, кто не имеет бэкграунда в этой области.

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

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

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.

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. 

В этом курсе вы познакомитесь с ChatGPT, как пройти регистрацию (даже в условиях санкций), а также ознакомитесь со многими приемами и возможностями этого поистине мощного чат бота.

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.

Узнайте, как устроены нейросети, в каких сферах они применяются и самостоятельно обучите математическую модель

Курс «Основы машинного обучения» направлен на практическое знакомство слушателей с базовыми методами машинного обучения и анализа данных. Он поможет освоить классы и методы основных решаемых на сегодняшний день задач машинного обучения и его приложений в области искусственного интеллекта.

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.

Создание высокотехнологичных сервисов и приложений на основе машинного обучения.