Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
Machine Learning. Продвинутый уровень
Длительность обучения:
5 месяцев
Формат:
Online
Начало занятий:
31 августа
Дни занятий:
Вт 20:00,
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.
Вы расширите свой набор доступных для работы инструментов. При этом даже для таких тем, как Байесовские методы и обучение с подкреплением, которые обычно преподаются исключительно в виде теории, мы подобрали реальные рабочие кейсы из наших практик.
Отдельный модуль посвящен работе в production: настройке окружения, оптимизации кода, построению end-to-end пайплайнов и внедрению решений.
Карта курсов направления Data Science в OTUS
Особенный подход к практическим занятиям
Почти каждый такой вебинар проходит в формате Live coding, где преподаватель начинает с «чистого листа» — пустого Jupyter ноутбука, имея на руках лишь задачу и набор данных. Мы программируем, ошибаемся, обсуждаем, исправляем ошибки и получаем решение с нуля, чтобы вы видели реальный процесс работы с данными, а не стерильные готовые ноутбуки.
Разносторонние проектные задания
В течение курса вы выполните несколько практических заданий для закрепления навыков по пройденным темам. Каждое такое задание представляет собой практический проект по анализу данных, который решает конкретную прикладную задачу машинного обучения.
Для кого этот курс?
Для аналитиков, программистов и дата сайентистов, практикующих машинное обучение. Курс поможет расширить свои возможности и продвинуться дальше по карьерному пути.
Сравнение с курсом Machine Learning. Professional
После прохождения курса вы сможете:
- Настраивать окружение и писать production код, готовый к внедрению
- Работать с AutoML подходами и понимать ограничения в их применении
- Понимать и уметь применять Байесовские методы и обучение с подкреплением для соответствующих задач
- Решать нестандартные проблемы, возникающие в рекомендательных системах, временных рядах и графах
Сергеев
На занятии мы обсудим несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуем один из них своими руками. И конечно мы поговорим о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете!
Тихонова
Студенты освоят фреймворк обучения с подкреплениям для работы с АБ тестами.
Краткое содержание
- Multi-armed bandits;
- жадные алгоритмы;
- оптимистичные алгоритмы;
- сравнение алгоритмов.
Канашов
Преподаватели
Отзывы
Необходимые знания
- Python на уровне «писал свои небольшие проекты»
- Знакомство с экосистемой для машинного обучения (pandas, numpy, sklearn)
- Знание и понимание базовых принципов и алгоритмов машинного обучения
- 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, законы распределений).
- Как сделать тематическое моделирование форума быстро или что беспокоит людей с целиакией
- Анализируем шедевры живописи с помощью классического ML
Процесс обучения
После обучения вы
- заберете с собой материалы по всем занятиям (презентации, записи вебинаров, примеры практических задач);
- получите сертификат на русском о прохождении курса;
- научитесь использовать методы машинного обучения для решения реальных бизнес-задач;
- создадите своё портфолио проектов, которое поможет при прохождении собеседований;
- получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах OTUS в Москве (в случае успешного обучения на курсе).
онлайн-образование
Сертификат №0001
Константин Константинопольский
Успешно закончил курс «Machine Learning. Advanced»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Город:
Москва
Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
