< онлайн-курс >   < 9 недель >   < basic >

Основы машинного обучения

Кристина Исакова,
Data Scientist в Holidu

&

Дмитрий Хмеленко,
Software Engineer в Shopify

читать дальше
дата:28.03.2023 ― 23.05.2023
длительность:

17 онлайн-занятий

 

[по вторникам и четвергам]

 

Комплексный курс с акцентом на практику, который познакомит с задачами Machine Learning и инструментами Amazon Web Services. После курса вы сможете использовать данные, обработанные методами машинного обучения, для аналитики, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов.

 

*курс преподается на украинском языке

Курс подойдет:
Junior
Data Scientists

чтобы не только рисерчить данные, но и интерпретировать их в гипотезы, прогнозировать результаты и давать ценные рекомендации бизнесу, а также овладеть инструментами AWS для реализации моделей Machine Learning.

Data Analysts /
Web Analysts

чтобы научиться работать с ML-алгоритмами и прорабатывать данные так, чтобы находить инсайты для оптимизации бизнес-задач и улучшения продукта.

Backend Developers /
Software Engineers

чтобы понять разницу между ML и AI, научиться проходить lifecycle-модели машинного обучения, спланировать миграцию в AWS и свичнуться в Data Science.

Студентам, изучающим
компьютерные науки

чтобы разобраться в методах и инструментах Machine Learning, получить практический опыт работы с облачными сервисами AWS и на старте карьеры овладеть популярным направлением.

О курсе:

Machine Learning ― самая горячая ниша в ІТ, и каждый современный бизнес хочет иметь решение на основе машинного обучения. Интернет-магазины разрабатывают уникальные предложения под каждого клиента, музыкальное приложение рекомендует треки на основе ваших лайков, агрегатор новостей классифицирует сообщения по темам, а медики диагностируют заболевания. И все это ― благодаря моделям Machine Learning.

На курсе мы рассмотрим широкий спектр задач, которые решает ML, проанализируем реальные бизнес-кейсы, научимся выбирать модель машинного обучения под конкретную задачу и будем реализовывать модели в облачных хранилищах Amazon Web Services. В результате вы сможете имплементировать в свой проект фичи на основе ML и повысите свою ценность как специалиста на рынке.

Зарегистрироваться
Бэкграунд на старте обучения:
Python

умеете писать код на Python на уровне аналитика или имеете опыт коммерческой разработки на другом ООП-языке.

Линейная алгебра
и статистика

хорошо помните линейную алгебру и умеете применять математические формулы, знакомые с базовыми понятиями статистики.

В программу курса входят:
01
20 % ТЕОРИИ,
80 % ПРАКТИКИ

Рассмотрите примеры реализации ML-моделей не из Google, а из практического опыта лекторов. Каждое занятие будет сопровождаться real-time обзорами инструментов и livecoding-сессиями, чтобы вы сразу применяли новые знания на практике.

02
ИНСТРУМЕНТЫ

Изучите полезные инструменты AWS для задач Machine Learning: S3, Lambda, Step Functions, SageMaker, Comprehend, Rekognition и т. д.

03
ЗАДАЧИ

Научитесь обрабатывать массивы данных, готовить датасет для дальнейшей работы, находить аномалии. Будете решать задачи классификации, кластеризации, регрессии.

04
КАРЬЕРА

Сможете использовать полученные данные для оптимизации бизнес-задач и улучшения продукта. Повысите уровень квалификации и будете профессионально реализовывать модели машинного обучения на текущей или новой работе.

Программа курса
Регистрация
 
 
 
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности.