Научитесь машинному обучению, станьте data scientist и работайте на крупные корпорации
Кол-во часов:
18 часов
Кол-во занятий:
9 уроков
Дата старта:
23.12.2024Владеете языками программирования и хотите больше узнать о машинном обучении? Онлайн-академия HEDU вам поможет.
Знаете Python и работаете с библиотеками? Изучите data science и увеличьте чек за ваши услуги.
Вам знакомо программирование и принципы математического анализа? Вы уверены, что с вашими навыками можете зарабатывать больше? Пройдите онлайн-курс по машинному обучению от онлайн-академии HEDU.
Хотите работать удаленно и зарабатывать больше? Если вам знаком Python и основы матанализа, познакомьтесь с машинным обучением и получайте внушительные суммы за выполнение увлекательных задач.
Хотите получить востребованную и хорошо оплачиваемую специальность? Пройдите онлайн-курс по машинному обучению.
Проводить предобработку данных
Взаимодействовать с алгоритмами
Анализировать данные
Работать с временными рядами
Делать выборку
Создавать рекомендательные системы
Занятия проходят в формате вебинаров. Просмотр видеозаписей лекций доступен в личном кабинете. Каждый урок доступен один раз в неделю, с учётом того, что домашнее задание по предыдущему уроку выполнено
Тестирование или практическое домашнее задание с проверкой и обратной связью
Каждый студент может пообщаться с экспертами курса, получить помощь координатора по учебному процессу
Получение сертификата, подтверждающего компетенцию
На первом уроке вы узнаете, какие задачи стоят перед специалистами по машинному обучению и какие инструменты они применяют в работе.
На втором занятии вы познакомитесь с несколькими методами предобработки данных. Также мы выясним, каких типов данные можно встретить. Выясним, чем нам может помочь визуализация в предобработке. Познакомимся с feature engineering.
Третью встречу мы посвятим изучению типов данных, попрактикуемся в их очищении и обогащении, поработаем над линейной и логической регрессией. Вы узнаете, что такое границы применимости и как можно научить модели регрессии.
Четвертая обучающая сессия будет посвящена кластеризации. Коснемся работы с текстами ML.
На пятом уроке вы узнаете, что такое tree-based алгоритмы. Подробно изучим свойства деревьев и научимся их применять для решения задач с регрессией.
Шестое занятие полностью посвящено ансамблям деревьев. Вы узнаете, что такое бустинг и создадите свою первую логистическую регрессию.
Седьмая встреча посвящена оценке качества алгоритмов. Вы узнаете, как правильно разбивать выборку и чем для нас будет полезен процесс визуализации обучения.
На восьмой обучающей сессии вы узнаете, как анализируются временные ряды в машинном обучении и познакомитесь с особенностями подбора параметров.
После девятого урока вы сможете построить рекомендательную систему.
Мы лидеры
в своей отрасли
Занятия ведет специалист по машинному обучению
Составленный нами
график занятий
подойдет всем
По окончанию обучения вы получите сертификат, подтверждающий, что вы прослушали 9 уроков онлайн-курса по машинному обучению.
Сертификат мы пришлем в электронном виде, а если вам нужен оригинал – отправим Почтой России.
Получайте новые знания и развивайте свой мозг
под присмотром самого известного интеллектуала России.
Приемы по обучению машин
Возможность создавать визуальное воплощение полученным данным
Навыки по работе с деревьями
Сертификат о прохождении обучения
Навыки работы с алгоритмами
Возможность добавить в портфолио разработки с курса
*Программа курса и время обучения указаны по тарифу PRO
PRO
Выбор пользователейVIP
Индивидуальное обучениеКорпоративное
обучение от 10 человекДоступность новых обновлений курса
Доступ к курсам не ограниченный по времени
Индивидуальный разбор домашних заданий
Обратная связь по каждому ДЗ
Возможность задавать вопросы преподавателю
Каждый урок - видеосвязь в скайпе с преподавателем
Моментальная обратная связь во время урока
3 дополнительных созвона с преподавателем после обучения
Намерение повышать уровень заработка характеризует уверенного и дальновидного специалиста. Профессионал, занимающийся машинным обучением, может зарабатывать больше 100 000 в месяц, потому что он выполняет очень сложную работу. Чтобы продвинуться в Data Science, нужно разбираться в математике, владеть языком программирования Pythone, быть знакомым с теорией вероятности. Именно компиляция этих навыков и знания позволяет создавать математические модели, способные делать прогнозы. Если у вас уже есть перечисленные умения, то онлайн-курс по машинному обучению позволит привести ваши таланты к результату.
Для чего же нужны специалисты по машинному обучению? Главная задача, которая перед ними стоит – создать математическую модель и научить её анализировать данные.
Такой подход позволяет передать машине многолетний опыт человека. Особенно широко прогнозы программ используют банки, сотовые операторы, поисковики и страховые компании. С помощью статистики и анализа огромного количества случаев, программа выдаете решение, которое нужно принять в конкретном новом случае.
Еще это значительно сокращает время, которое люди тратили бы на рутинную работу.
Практически в любой отрасли бизнеса найдется работа для алгоритмов. Они могут решить, какие дополнительные товары стоит предложить покупателю, разбивать клиентов на группы, делать выводы о качестве продукции и т.д. Но всем этим операциям машину нужно научить, а сделать это может только Data Scientist
Информация, выдаваемая преподавателям в онлайн-курсе по машинному обучению достаточно сложна, поэтому от вас потребуются полностью концентрироваться на материале и выполнять все домашние задания.
Видеоучебник особенно удобен тем, что в любой момент можно пересмотреть урок или тему, которая вызывает у вас затруднения.
Работать с данными может быть сложно, но очень интересно. Онлайн-курс по машинному обучению научит вас приемам по работе с алгоритмами.
Нужна рассрочка без процентов?
Пн-Пт с 10:00 до 19:00 (МСК)
