Machine Learning. Professional

Полная стоимость 90 400 руб.
Стоимость со скидкой 84 400 руб.

Уровень: Углубленный
Категории: Программирование, IT, Инжиниринг
Время обучения: 5 мес.

Записаться на обучение
Онлайн-образование для специалистов IT. Не обучаем с нуля! Повышение квалификации и переподготовка. Есть образовательная лицензия. - входное тестирование - онлайн вебинары (+доступ к записям вебинаров), на которых есть возможность общаться с преподавателями, - домашнее задание 1 раз в неделю, 3-5 часов на выполнение - проектная работа (можно использовать в качестве портфолио) - 4-5 месяцев обучения - глубокая практическая направленность

Курс: Machine Learning. Professional

Что даст вам этот курс

Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к продакшену.
Практики и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.

Карта курсов направления Data Science в OTUS
Проекты для портфолио

В течение курса вы выполните несколько проектов для портфолио и научитесь грамотно презентовать результаты своих работ, чтобы проходить собеседования. Для выпускного проекта вы можете взять один из предложенных преподавателем вариантов или реализовать свою идею.
Для кого этот курс?

Для начинающих аналитиков и Data Scientist’s. Курс поможет вам систематизировать и углубить свои знания. Вы сможете поэкспериментировать с подходами, разобрать рабочие кейсы и получить качественную обратную связь от экспертов.
Для разработчиков и специалистов других направлений, желающих сменить профессию и развиваться в области Data Science. Курс даст вам возможность собрать сильное портфолио и погрузиться в атмосферу реальных задач дата сайентиста.

Для обучения вам понадобится опыт Python на уровне написания собственных функций, а также знание мат.анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и мат. статистики.


Необходимые знания

Для прохождения программы необходимы:
— навыки программирования на Python (опыт написания собственных функций),
— знания математического анализа (вычисление производных сложных функций),
— знания линейной алгебры (матричные операции и собственные вектора),
— знания теории вероятностей и мат. статистики (понимание дисперсии, мат. ожидания, нормального закона распределения).