< онлайн-курс >   < 9 тижнів >   < basic >

Основи машинного навчання

Кристина Ісакова,
Data Scientist у Holidu

&

Дмитро Хмеленко,
Software Engineer у Shopify

читати далі
дата:28.03.2023 ― 23.05.2023
тривалість:

17 онлайн-занять

 

[щовівторка та щочетверга]

 

Комплексний курс з акцентом на практику, який познайомить із задачами Machine Learning та інструментами Amazon Web Services. Після курсу ви зможете використовувати дані, оброблені методами машинного навчання, для аналітики, прогнозування й оптимізації бізнес-процесів.

 

*курс викладається українською мовою

Курс підійде:
Junior
Data Scientists

щоби не тільки рісерчити дані, а й інтерпретувати їх у гіпотези, прогнозувати результати та давати цінні рекомендації бізнесу, а також опанувати інструменти AWS для реалізації моделей Machine Learning.

Data Analysts /
Web Analysts

щоби навчитися працювати з ML-алгоритмами й опрацьовувати дані так, аби знаходити інсайти для оптимізації бізнес-задач та покращення продукту.

Backend Developers /
Software Engineers

щоби зрозуміти різницю між ML та AI, навчитися проходити lifecycle-моделі машинного навчання, спланувати міграцію в AWS та свічнутися в Data Science.

Студентам, які вивчають
компʼютерні науки

щоби розібратися в методах та інструментах Machine Learning, отримати практичний досвід роботи з хмарними ресурсами AWS і на старті карʼєри опанувати популярний напрямок.

Про курс:

Machine Learning ― найгарячіша ніша в ІТ, і кожний сучасний бізнес хоче мати рішення на основі машинного навчання. Інтернет-магазини розробляють унікальні пропозиції під кожного клієнта, музичний застосунок рекомендує треки на основі тих, які ви лайкаєте, агрегатор новин класифікує дописи за темами, а медики діагностують захворювання. І все це ― завдяки моделям Machine Learning.

На курсі ми розглянемо широкий спектр задач, які розвʼязує ML, проаналізуємо реальні бізнес-кейси, навчимося вибирати модель машинного навчання під конкретну задачу та реалізовуватимемо моделі в хмарних сервісах Amazon Web Services. У результаті ви зможете імплементувати у свій проєкт фічі на основі ML та підвищите свою цінність як фахівця на ринку.

Зареєструватись
Бекграунд на старті навчання:
Python

вмієте писати код на Python на рівні аналітика або маєте досвід комерційної розробки іншою ООП-мовою.

Лінійна алгебра
та статистика

добре пам'ятаєте лінійну алгебру та вмієте застосовувати математичні формули, знайомі з базовими поняттями статистики.

В програму курсу входять:
01
20 % ТЕОРІЇ,
80 % ПРАКТИКИ

Розглянете приклади реалізації ML-моделей не з Google, а з власного досвіду лекторів. Кожне заняття супроводжуватиметься real-time оглядами інструментів та livecoding-сесіями, щоби ви одразу застосовували нові знання на практиці.

02
ІНСТРУМЕНТИ

Вивчите корисні інструменти AWS для задач Machine Learning: S3, Lambda, Step Functions, SageMaker, Comprehend, Rekognition тощо.

03
ЗАДАЧІ

Навчитеся обробляти масиви даних, готувати датасет для подальшої роботи, знаходити аномалії. Розвʼязуватимете задачі класифікації, кластеризації, регресії.

04
КАРʼЄРА

Зможете використовувати отримані дані для оптимізації бізнес-задач і покращення продукту. Підвищите рівень кваліфікації та професійно реалізовуватимете моделі машинного навчання на поточній або новій роботі.

Програма курсу
Реєстрація
 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтесь з умовами договори-оферти та політикою конфіденційності.