Machine Learning с нуля до Junior

Особенности и преимущества курса «Machine Learning с нуля до Junior» от Skillbox​

• Комплексный подход к обучению: Программа охватывает все ключевые аспекты машинного обучения, начиная от основ математики и заканчивая созданием собственных моделей.​
• Практическая направленность: Каждый теоретический блок сопровождается практическими заданиями, что позволяет сразу применять полученные знания на практике.​
• Обучение от экспертов индустрии: Лекции и материалы разработаны специалистами из ведущих компаний, что гарантирует актуальность и соответствие современным требованиям рынка.​
• Гибкий формат обучения: Онлайн-формат позволяет обучаться в удобное время и в комфортном темпе, совмещая обучение с работой или другими занятиями.​
• Поддержка и обратная связь: Кураторы курса готовы помочь с возникающими вопросами и предоставить развернутую обратную связь по выполненным заданиям.​
• Формирование портфолио: В процессе обучения участники выполняют два итоговых проекта, которые можно включить в портфолио для демонстрации потенциальным работодателям.​
• Бессрочный доступ к материалам: После завершения курса участники сохраняют доступ ко всем учебным материалам, что позволяет вернуться к ним в любое время для повторения или углубления знаний.​
• Содействие в трудоустройстве: Skillbox предоставляет рекомендации по поиску работы и подготовке к собеседованиям, что повышает шансы выпускников на успешное трудоустройство.​
• Сообщество единомышленников: Участники курса становятся частью профессионального сообщества, где можно обмениваться опытом, получать советы и находить новые возможности для развития.​
• Актуальность содержания: Программа регулярно обновляется с учетом последних тенденций и технологий в сфере машинного обучения, что обеспечивает соответствие современным требованиям рынка.​

Профессия ML-инженера: перспективы и возможности​

Специалист по машинному обучению, или ML-инженер, занимается анализом больших объемов данных, созданием моделей для прогнозирования и автоматизации процессов в различных сферах: бизнесе, медицине, промышленности и других. Основные задачи ML-инженера включают обучение нейросетей, разработку аналитических систем и рекомендационных сервисов на основе алгоритмов машинного обучения.​

Спрос на таких специалистов постоянно растет, поскольку все больше компаний стремятся принимать решения на основе данных и внедрять искусственный интеллект для оптимизации своих процессов. Опытный ML-инженер может рассчитывать на высокую заработную плату и широкий выбор направлений для профессионального развития. Работа в этой сфере позволяет видеть непосредственные результаты своей деятельности и вносить значимый вклад в развитие технологий и улучшение качества жизни людей.​

Программа и формат обучения на курсе «Machine Learning с нуля до Junior»​

Программа курса разделена на два основных уровня:

Базовая подготовка:

• Введение в Data Science: Знакомство с основными направлениями Data Science, изучение задач, решаемых дата-аналитиками, дата-инженерами и специалистами по машинному обучению.
• Прохождение всех этапов работы с данными: выявление проблем, сбор бизнес-требований, выгрузка данных из различных источников, проведение разведочного анализа и подготовка датасета к дальнейшему использованию.
• Обучение и внедрение готовой ML-модели, работа в роли продуктового и маркетингового аналитика, формулирование и проверка гипотез. Освоение базовых инструментов для работы: Python, SQL, Excel, Power BI, Airflow.​
• Основы статистики и теории вероятностей: Изучение принципов работы со случайными величинами и событиями, знакомство с различными видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.​
• Основы математики для Data Science: Получение базовых знаний по математике для работы с машинным обучением. Изучение понятий аппроксимации, интерполяции, функций, регрессий, матриц и векторов. Навыки работы с математическими сущностями в Python-библиотеке 

Погружение в Machine Learning:

• Machine Learning. Junior: Знакомство с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построение и обучение первой нейронной сети. Навыки подбора параметров модели, оценки качества и улучшения ее работы, а также вывод результата в Production.​
• После прохождения первого уровня участники выполняют вводный проект, а в конце курса принимают участие в соревновании на платформе Kaggle, что позволяет закрепить полученные знания и навыки на практике.​

​Чему вы научитесь на курсе «Machine Learning с нуля до Junior»​

Аналитическое мышление: Вы научитесь разрабатывать стратегии для решения различных задач, формулировать и проверять гипотезы, а также интерпретировать результаты анализа для представления их заинтересованным сторонам.​

Работа с инструментами анализа данных: Освоите методы проведения разведочного анализа данных, научитесь использовать Excel для аналитики, визуализировать информацию с помощью Power BI, а также программировать на Python и SQL для обработки и анализа данных.​

Построение моделей машинного обучения: Изучите алгоритмы машинного обучения под руководством наставника и самостоятельно. Научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации, а также создавать и обучать собственные модели.​

Извлечение данных из различных источников: Поймете, как считывать данные разных форматов с помощью Python и SQL, научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в различных форматах.​

Настройка инфраструктуры: Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сбора данных до мониторинга результатов, что позволит вам эффективно управлять процессом разработки и внедрения моделей.​

Работа с системами контроля версий: Освоите использование Git для создания репозиториев и отслеживания изменений в коде, что подготовит вас к командной работе над проектами.​

Применение математических методов: Получите базовые знания по математике, необходимые для работы с машинным обучением, включая аппроксимацию, интерполяцию, функции, регрессии, матрицы и векторы.​

Применение статистических методов и теории вероятностей: Поймете принципы работы со случайными величинами и событиями, познакомитесь с различными видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.​

Обработка и очистка данных: Научитесь готовить датасеты к дальнейшему использованию, проводить разведочный анализ и обеспечивать качество данных для обучения моделей.​

Внедрение и мониторинг моделей: Освоите процесс внедрения обученных моделей в продакшн и их последующий мониторинг для обеспечения стабильной и эффективной работы.​

Для кого подходит курс «Machine Learning с нуля до Junior»​

Новички: Если вы только начинаете свой путь в сфере анализа данных и машинного обучения, этот курс предоставит вам все необходимые инструменты и знания для старта карьеры в этой области.​

• Программисты: Действующие разработчики, желающие расширить свои компетенции, смогут углубить знания в математике, статистике и аналитическом мышлении, а также научатся применять Python для решения задач с данными и работать с моделями машинного обучения.​
• Аналитики: Специалисты, стремящиеся перейти в сферу машинного обучения, повысят уровень владения Python, освоят полезные библиотеки и методы машинного обучения, что позволит им сменить вектор профессионального развития.​

Как проходит обучение на курсе «Machine Learning с нуля до Junior»

Обучение на курсе организовано в онлайн-формате, что обеспечивает гибкость и удобство для студентов. Процесс обучения включает несколько ключевых этапов:

1. Регистрация и знакомство с платформой:

• После регистрации студенты получают доступ к собственной образовательной платформе Skillbox, разработанной для комфортного и эффективного обучения.
• Платформа предоставляет доступ к видеоматериалам, практическим заданиям и возможностям для общения с кураторами.

2. Изучение теоретических материалов:

• Курс состоит из тематических видеоуроков различной продолжительности, которые студенты могут просматривать в любое удобное время.
• Бессрочный доступ к материалам позволяет возвращаться к пройденным темам для повторения и углубления знаний.

3. Выполнение практических заданий:

• После изучения теории студенты выполняют практические задания или проходят тесты, направленные на закрепление полученных знаний.
• Задания максимально приближены к реальным рабочим задачам, что способствует развитию практических навыков.

4. Обратная связь от кураторов:

• Проверкой заданий занимаются опытные кураторы, являющиеся экспертами в соответствующих областях.
• Кураторы помогают разобраться с трудными вопросами, дают рекомендации по улучшению работ и обеспечивают поддержку на протяжении всего обучения.

5. Итоговые проекты:

• После завершения первого уровня студенты выполняют вводный проект, позволяющий применить полученные знания на практике.
• В конце курса предусмотрено участие в соревновании на платформе Kaggle, где студенты самостоятельно строят модели для решения поставленных задач, что способствует развитию конкурентных навыков и формированию портфолио.

6. Бонусные курсы:

• В рамках обучения предоставляются дополнительные курсы, такие как «Карьера разработчика: трудоустройство и развитие», «Система контроля версий Git» и «Английский для IT-специалистов», которые помогают расширить компетенции и подготовиться к профессиональной деятельности.

7. Поддержка в трудоустройстве:

• Skillbox оказывает содействие в поиске работы, предоставляя рекомендации по подготовке резюме, прохождению собеседований и развитию карьеры в сфере машинного обучения.

Таким образом, обучение на курсе «Machine Learning с нуля до Junior» представляет собой структурированный процесс, включающий теоретическую подготовку, практическую отработку навыков, поддержку опытных кураторов и помощь в дальнейшем трудоустройстве, что обеспечивает всестороннюю подготовку к профессии ML-инженера.