Data Scientist с AI
3 216 ₽в месяц
- Профессия или навык
- Машинное обучение, нейронные сети и обработка Big Data
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 9 месяцев
- Учебных часов
- 340
- Часов в неделю
- 10.0
- Уровень
- С нуля
- Документ
- Диплом о профессиональной переподготовке
О курсе
Чему научится студент
Разрабатывать и обучать модели классического машинного обучения
Создавать нейронные сети на PyTorch для задач NLP и Computer Vision
Применять продвинутые методы feature engineering и валидации данных
Проводить исследовательский анализ данных (EDA)
Разворачивать ML-модели в продакшн-окружении (MLOps)
Собрать сильное портфолио из 5+ ML-проектов
Создавать нейронные сети на PyTorch для задач NLP и Computer Vision
Применять продвинутые методы feature engineering и валидации данных
Проводить исследовательский анализ данных (EDA)
Разворачивать ML-модели в продакшн-окружении (MLOps)
Собрать сильное портфолио из 5+ ML-проектов
Для кого
Тем, кто хочет работать с искусственным интеллектом, математикам и разработчикам.
Требования к поступлению
Школьный курс математики, интерес к алгоритмам и анализу данных.
Организация обучения
- Старт
- Фиксированный набор
- Доступ к материалам
- Бессрочно
Бессрочный доступ
Описание программы
Профессиональный курс для будущих специалистов по машинному обучению и Data Science. Программа охватывает высшую математику (линейная алгебра, матанализ, тервер и статистика), программирование на Python, классические алгоритмы машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, CatBoost) и глубокое обучение на фреймворках PyTorch и TensorFlow.
Студенты учатся решать задачи компьютерного зрения (Computer Vision), обработки естественного языка (NLP) и рекомендательных систем, а также внедрять ML-модели в продакшн (MLOps).
Выпускники получают диплом государственного образца и готовы к работе в AI-лабораториях, банках и технологических корпорациях. Дополнительные сведения о содержании, уровне подготовки и результатах обучения нужно сверять с официальной страницей курса. Выбор программы стоит делать с учётом цели, доступного времени и требований к стартовым знаниям.
Студенты учатся решать задачи компьютерного зрения (Computer Vision), обработки естественного языка (NLP) и рекомендательных систем, а также внедрять ML-модели в продакшн (MLOps).
Выпускники получают диплом государственного образца и готовы к работе в AI-лабораториях, банках и технологических корпорациях. Дополнительные сведения о содержании, уровне подготовки и результатах обучения нужно сверять с официальной страницей курса. Выбор программы стоит делать с учётом цели, доступного времени и требований к стартовым знаниям.