Курсы
Преподавателям
Длительность обучения:
5 месяцев
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
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 обучения вам понадобится опыт Python на уровне написания собственных функций, а также знание мат.анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и мат. статистики.
Сравнение с курсом Machine Learning. Advanced
Мария Тихонова
Senior Data Scientist Сбер, преподаватель ВШЭ
Работает специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. Занимается нейросетевыми языковыми моделями и их применением в реальных задачах. Считает, что работа в области Data Science дает уникальную возможность заниматься безумно крутыми вещами on the edge of science, которые меняют мир здесь и сейчас.
Преподает в Высшей Школе Экономики дисциплины по анализу данных, машинному обучению и data science.
Мария закончила механико-математический факультет МГУ и школу анализа данных Яндекса. В настоящий момент Мария обучается в аспирантуре ВШЭ на факультете компьютерных наук. Среди ее научных интересов такие области data science, как natural language processing и тематическое моделирование.
Мария Тихонова
Senior Data Scientist Сбер, преподаватель ВШЭ
Светлана Медведева
Закончила МФТИ (бакалавриат и магистратура) и Сколтех (магистратура). С 2018 года преподает студентам МФТИ вычислительную математику (численные методы), сейчас ведет лабораторные занятия по питону и анализу данных на питоне.
Работала в консалтинге (разработка технологических решений) в SAS Institute. Занималась разработкой решений на основе SAS Event Stream Processing, работой с данными (DI, SAS Base, SQL) и автоматизированным тестированием (python+selenium), а также временными рядами.
Стажировалась в Huawei в группе компьютерного зрения.
В настоящее время работает аналитиком данных (разработка MVP для консалтинга). Один из проектов был связан с моделированием путешествия клиента. Сейчас занимается гомоморфным шифрованием.
Светлана Медведева
Дмитрий Сергеев
Head of R&D в WeatherWell
Соавтор курсов Machine Learning уровня Basic, Professional и Advanced
Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Head of R&D в компании WeatherWell. Имеет опыт практического применения машинного обучения в геймдеве, банковской сфере и Health Tech.
Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах.
Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ «Практический анализ данных и машинное обучение», MSc Computer Science Aalto University
Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good
Дмитрий Сергеев
Head of R&D в WeatherWell
Александр Миленькин
Старший менеджер по работе с большими данными в X5 Retail Group.
Ранее старший аналитик в Асна, data scientist в Gero и биоинформатик в Insilico Medicine.
Около 6 лет в IT. Выпускник МФТИ.
Александр Миленькин
Андрей Канашов
Senior Data Scientist в OZON
Работает в лидирующем российском маркетплейсе OZON. Занимался задачами с использованием как классического Machine Learning, так и Deep Learning алгоритмов с использованием нейронных сетей в задачах NLP и CV, а также проведением различных аналитических исследований:
- Задачи NLP (Topic Modeling, NER) и CV (face detection, instance segmentation, semantic segmentation, age/gender classification) для анализа социальных сетей
- Кластерный анализ целевых аудитории (clustering)
- Прогнозирование бизнес-метрик (classical ML)
- Аудиторное профилирование и персонализация рекламы
Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.
Андрей Канашов
Senior Data Scientist в OZON
Евгений Ревняков
Начинал в школе с паяльником в руках. Потом был ZX Spectrum. В университет пошел на техническую специальность. В механике много интересного, но в 2008 интерес к ИТ взял верх: компьютерные сети -> Delphi -> PHP -> Python.
Были эксперименты с другими языками, но хочется писать именно на нем. Участвовал в проектах по автоматизации бизнес-процессов при помощи нейросетей (сервис заказа такси «Максим»), разработке информационных систем в медицине. Работал с GIS-системами и процессингом изображений при помощи Python.
В преподавании позиция: «Если кто-то не может объяснить сложное простыми словами, — значит он в этом еще не очень хорошо разбирается».
Образование: Курганский университет, кафедра "Безопасность информационных и автоматизированных систем", к.т.н.
В 2002 окончил Курганский государственный университет по специальности "Многоцелевые гусеничные и колесные машины".
В 2005 защитил диссертацию по бесступенчатым передачам. С тех пор официально трудоустроен в университете (КГУ).
Евгений Ревняков
Максим Пантелеев
Специалист по машинному обучению и разработке (BigData). Работал в таких компаниях как Mail.Ru Group, Wamba, NVidia, Sber, Megafon, Техносерв Консалтинг, где реализовывал практические кейсы применения машинного обучения полного цикла - прогнозирование временных рядов, детектирование аномалий, системы анализа соц. медиа поля (NLP), рекомендательные системы в ритейле и тд, так и HighLoad практическая реализация этих кейсов в продуктивном окружении - Hadoop, Spark, Flink, Kafka и тд
Долгое время занимался преподаванием курсов по машинному обучению и технологиям BigData в таких организациях как тренинговый Центр Люксофт, ВШЭ
Максим Пантелеев
Борис Цейтлин
Выпускник магистратуры "Науки о данных" ФКН ВШЭ.
Работал machine learning инженером в Mindsdb, где разрабатывал auto-ml решения. Имеет опыт работы в аналитике продукта и back-end разработке.
Сфера научных интересов включает в себя computer vision, semi-supervised learning, few-shot learning.
Борис Цейтлин
Андрей Сухобок
Data Scientist, Unity Technologies, Finland
Специалист по машинному обучению в компании Unity Technologies. Получил степень магистра по Machine Learning в университете Aalto в Финляндии.
Занимался рядом проектов на стыке двух дисциплин (машинного обучения и экономики). Работал в отделе Deloitte Analytics Institute в компании Deloitte (отдел разрабатывал продукты на основе машинного обучения для внутренних нужд компании и внешних заказчиков), а так же участвовал в проекте по анализу текстов в Институте Гайдара. Также занимался анализом GPS-данных различного транспорта для ЦОДД Москвы.
Имеет разносторонний бэкграунд и широкий спектр интересов: Python, Machine Learning, Natural Language Processing, Neural Networks, Statistical Modelling.
Образование:
— НИУ ВШЭ, «Математические методы анализа экономики»;
— Центр математических финансов МГУ им. М.В. Ломоносова, программа «Анализ Данных»;
— ДПО ФКН НИУ ВШЭ, программа «Deep Learning: расширенный курс»;
— Aalto University (Finland), MSc, Machine Learning.
Андрей Сухобок
Data Scientist, Unity Technologies, Finland
Мария Тихонова
Senior Data Scientist Сбер, преподаватель ВШЭ
Работает специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. Занимается нейросетевыми языковыми моделями и их применением в реальных задачах. Считает, что работа в области Data Science дает уникальную возможность заниматься безумно крутыми вещами on the edge of science, которые меняют мир здесь и сейчас.
Преподает в Высшей Школе Экономики дисциплины по анализу данных, машинному обучению и data science.
Мария закончила механико-математический факультет МГУ и школу анализа данных Яндекса. В настоящий момент Мария обучается в аспирантуре ВШЭ на факультете компьютерных наук. Среди ее научных интересов такие области data science, как natural language processing и тематическое моделирование.
Мария Тихонова
Senior Data Scientist Сбер, преподаватель ВШЭ
Светлана Медведева
Закончила МФТИ (бакалавриат и магистратура) и Сколтех (магистратура). С 2018 года преподает студентам МФТИ вычислительную математику (численные методы), сейчас ведет лабораторные занятия по питону и анализу данных на питоне.
Работала в консалтинге (разработка технологических решений) в SAS Institute. Занималась разработкой решений на основе SAS Event Stream Processing, работой с данными (DI, SAS Base, SQL) и автоматизированным тестированием (python+selenium), а также временными рядами.
Стажировалась в Huawei в группе компьютерного зрения.
В настоящее время работает аналитиком данных (разработка MVP для консалтинга). Один из проектов был связан с моделированием путешествия клиента. Сейчас занимается гомоморфным шифрованием.
Светлана Медведева
Дмитрий Сергеев
Head of R&D в WeatherWell
Соавтор курсов Machine Learning уровня Basic, Professional и Advanced
Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Head of R&D в компании WeatherWell. Имеет опыт практического применения машинного обучения в геймдеве, банковской сфере и Health Tech.
Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах.
Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ «Практический анализ данных и машинное обучение», MSc Computer Science Aalto University
Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good
Дмитрий Сергеев
Head of R&D в WeatherWell
Александр Миленькин
Старший менеджер по работе с большими данными в X5 Retail Group.
Ранее старший аналитик в Асна, data scientist в Gero и биоинформатик в Insilico Medicine.
Около 6 лет в IT. Выпускник МФТИ.
Александр Миленькин
Андрей Канашов
Senior Data Scientist в OZON
Работает в лидирующем российском маркетплейсе OZON. Занимался задачами с использованием как классического Machine Learning, так и Deep Learning алгоритмов с использованием нейронных сетей в задачах NLP и CV, а также проведением различных аналитических исследований:
- Задачи NLP (Topic Modeling, NER) и CV (face detection, instance segmentation, semantic segmentation, age/gender classification) для анализа социальных сетей
- Кластерный анализ целевых аудитории (clustering)
- Прогнозирование бизнес-метрик (classical ML)
- Аудиторное профилирование и персонализация рекламы
Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.
Андрей Канашов
Senior Data Scientist в OZON
Евгений Ревняков
Начинал в школе с паяльником в руках. Потом был ZX Spectrum. В университет пошел на техническую специальность. В механике много интересного, но в 2008 интерес к ИТ взял верх: компьютерные сети -> Delphi -> PHP -> Python.
Были эксперименты с другими языками, но хочется писать именно на нем. Участвовал в проектах по автоматизации бизнес-процессов при помощи нейросетей (сервис заказа такси «Максим»), разработке информационных систем в медицине. Работал с GIS-системами и процессингом изображений при помощи Python.
В преподавании позиция: «Если кто-то не может объяснить сложное простыми словами, — значит он в этом еще не очень хорошо разбирается».
Образование: Курганский университет, кафедра "Безопасность информационных и автоматизированных систем", к.т.н.
В 2002 окончил Курганский государственный университет по специальности "Многоцелевые гусеничные и колесные машины".
В 2005 защитил диссертацию по бесступенчатым передачам. С тех пор официально трудоустроен в университете (КГУ).
Евгений Ревняков
Максим Пантелеев
Специалист по машинному обучению и разработке (BigData). Работал в таких компаниях как Mail.Ru Group, Wamba, NVidia, Sber, Megafon, Техносерв Консалтинг, где реализовывал практические кейсы применения машинного обучения полного цикла - прогнозирование временных рядов, детектирование аномалий, системы анализа соц. медиа поля (NLP), рекомендательные системы в ритейле и тд, так и HighLoad практическая реализация этих кейсов в продуктивном окружении - Hadoop, Spark, Flink, Kafka и тд
Долгое время занимался преподаванием курсов по машинному обучению и технологиям BigData в таких организациях как тренинговый Центр Люксофт, ВШЭ
Максим Пантелеев
Борис Цейтлин
Выпускник магистратуры "Науки о данных" ФКН ВШЭ.
Работал machine learning инженером в Mindsdb, где разрабатывал auto-ml решения. Имеет опыт работы в аналитике продукта и back-end разработке.
Сфера научных интересов включает в себя computer vision, semi-supervised learning, few-shot learning.
Борис Цейтлин
Андрей Сухобок
Data Scientist, Unity Technologies, Finland
Специалист по машинному обучению в компании Unity Technologies. Получил степень магистра по Machine Learning в университете Aalto в Финляндии.
Занимался рядом проектов на стыке двух дисциплин (машинного обучения и экономики). Работал в отделе Deloitte Analytics Institute в компании Deloitte (отдел разрабатывал продукты на основе машинного обучения для внутренних нужд компании и внешних заказчиков), а так же участвовал в проекте по анализу текстов в Институте Гайдара. Также занимался анализом GPS-данных различного транспорта для ЦОДД Москвы.
Имеет разносторонний бэкграунд и широкий спектр интересов: Python, Machine Learning, Natural Language Processing, Neural Networks, Statistical Modelling.
Образование:
— НИУ ВШЭ, «Математические методы анализа экономики»;
— Центр математических финансов МГУ им. М.В. Ломоносова, программа «Анализ Данных»;
— ДПО ФКН НИУ ВШЭ, программа «Deep Learning: расширенный курс»;
— Aalto University (Finland), MSc, Machine Learning.
Андрей Сухобок
Data Scientist, Unity Technologies, Finland
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).
онлайн-образование
Сертификат №0001
Константин Константинопольский
Успешно закончил курс «Machine Learning. Professional»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Город:
Москва
Директор департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Анна Фирсова
онлайн-образование
Сертификат №0001
Константин Константинопольский
Успешно закончил курс «Machine Learning. Professional»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Город:
Москва
Директор департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Анна Фирсова
Подпишитесь на наши новости
По всем вопросам пишите на [email protected]
© 2015-2022 OTUS
Пользовательское соглашениеВосстановление пароля
Machine Learning. Professional | OTUS
ЗАЯВКА ПРИНЯТА
Спасибо за обращение, наш менеджер свяжется с Вами в
течение 30 минут.
В рабочее время с 9:00 до 18:00 по мск.