Data Scientist
3 900 ₽в месяц
- Профессия или навык
- Машинное обучение, нейросети, анализ Big Data на Python
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 10 месяцев
- Учебных часов
- 360
- Часов в неделю
- 10.0
- Уровень
- С нуля
- Документ
- Диплом о профессиональной переподготовке
О курсе
Чему научится студент
Разрабатывать и валидировать модели машинного обучения
Создавать и обучать глубокие нейронные сети на PyTorch
Работать с задачами компьютерного зрения и обработки естественного языка
Проводить подготовку признаков (Feature Engineering)
Оптимизировать гиперпараметры и метрики качества моделей
Собрать портфолио из 5+ ML-проектов
Создавать и обучать глубокие нейронные сети на PyTorch
Работать с задачами компьютерного зрения и обработки естественного языка
Проводить подготовку признаков (Feature Engineering)
Оптимизировать гиперпараметры и метрики качества моделей
Собрать портфолио из 5+ ML-проектов
Для кого
Тем, кто хочет создавать системы искусственного интеллекта и работать с большими данными.
Требования к поступлению
Школьный курс математики и логическое мышление.
Организация обучения
- Старт
- Фиксированный набор
- Доступ к материалам
- Бессрочно
Бессрочный доступ
Описание программы
Профессиональный курс для будущих специалистов по машинному обучению и Data Science. Студенты осваивают математический аппарат (линейная алгебра, матанализ, статистика), программирование на Python, классические алгоритмы машинного обучения (Scikit-learn, градиентный бустинг) и глубокие нейросети на PyTorch.
Программа охватывает решение практических задач: прогнозирование временных рядов, анализ текстов (NLP), компьютерное зрение (CV) и внедрение моделей в продакшн.
Выпускники получают диплом установленного образца и помощь Карьерного центра в трудоустройстве. 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.
Программа охватывает решение практических задач: прогнозирование временных рядов, анализ текстов (NLP), компьютерное зрение (CV) и внедрение моделей в продакшн.
Выпускники получают диплом установленного образца и помощь Карьерного центра в трудоустройстве. 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.