Курсы по машинному обучению для начинающих с нуля

Вы научитесь решать задачи из реальных рабочих процессов, которые чаще всего в Data Science поручают начинающим специалистам. К концу курса вы соберете портфолио работ, пройдете подготовку к собеседованиям и карьерную консультацию.

Курс даст вам необходимый фундамент:
Python. Пройдете основы программирования и научитесь использовать этот наиболее актуальный язык в задачах Machine Learning.
Математика. Освоите ключевые разделы, чтобы понимать теоретические основы и принципы работы алгоритмов.
Классические модели Machine Learning. Соберете свои наборы данных и выполните полный пайплайн работ со своими первыми моделями.

Творческая атмосфера:
Во время обучения вы погрузитесь в условия, близкие к реальным рабочим процессам. Вам придется справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели к проду.
Обстановка на занятиях располагает быть любопытным, активно дискутировать и не бояться ошибок.

Персональный ментор:
Онлайн-сессии на 40 минут каждую неделю;
В начале обучения за вами закрепляется ментор. Как и преподаватели, менторы — эксперты, работающие в Data Science;
Раз в неделю вы делаете домашнее задание, выкладываете на гитхаб и договариваетесь с ментором о созвоне;
Ментор заранее знакомится с вашим кодом, поэтому к встрече он уже знает, на что обратить внимание. Вы тоже можете заготовить вопросы;
На сессии ментор прокомментирует ваше решение. При необходимости можно сразу перейти в среду разработки, внести правки в код и тут же посмотреть результат.

После обучения вы сможете:
Претендовать на должности, где требуются junior-компетенции
Решать реальные бизнес-задачи при помощи методов машинного обучения
Работать с Python-библиотеками для Machine Learning
Справляться с нестандартными ситуациями за счет глубокого теоретического понимания работы алгоритмов и моделей
Ориентироваться в различных направлениях Data Science и подбирать подходящие под задачу инструменты.

• Будете учиться онлайн в любое время, главное — вовремя сдавать проекты
•  Соберёте портфолио из 15 проектов
•  Освоите Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, CatBoost, SQL
•  Актуальная программа: последнее обновление — июнь 2023
•  Погружение в рабочую среду: 78% программы — практика Диплом о профпереподготовке и помощь с трудоустройством

Чем занимаются специалисты по Data Science
Анализируют большие объёмы данных, разрабатывают модели и применяют машинное обучение, чтобы делать прогнозы и выявлять закономерности. Они нужны в различным сферах, где есть потребность хранить и обрабатывать данные.
 
 В банках
Анализируют данные о клиентах и определяют, какие показатели влияют на их кредитоспособность, прогнозирует вероятность ухода клиента из банка
 В промышленности
С помощью машинного обучения предсказывают, когда выйдет из строя оборудование, в каком месторождении добыча полезных ископаемых принесёт наибольшую прибыль
 В маркетинге и коммерции
Помогают находить точки роста, анализируя сезонность, пиковые дни продаж и создают систему рекомендаций
 В транспортной сфере
Оптимизируют работу светофоров, оценивают нагрузку на дорогах и помогают корректировать планы по ремонту
 
 

Кому подойдёт этот курс
Новичкам в data science
Сможете влиться в новую сферу и приобрести базу, с которой можно постоянно развиваться горизонтально — в любых компаниях и продуктах. Компании ждут, что новый сотрудник если и не умеет ровно то, что надо — его не надо учить работать с SQL и запросами к хранилищам.
Продуктовым, маркетинговым, бизнес-аналитикам
Расширите свою профессиональную траекторию, углубитесь в техническую сторону ровно настолько, чтобы достигать лучших результатов в текущей работе или перейти на новые более сложные задачи в работе с данными.
Разработчикам Python, JS, Java, C++
Узнаете, как правильно спроектировать аналитическую БД для нужд потребителей данных: аналитиков и руководителей, принимающих решения. Научитесь выводить real-time отчётность и строить RTDM-систему с понятными и читаемыми бизнес-показателями.