Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Выбрать курс
Data Science
Machine Learning. Basic

Специальная цена

Machine Learning. Basic

С нуля до уверенных Junior компетенций в Машинном обучении. Практика на реальных данных

30 марта

Basic

6 месяцев

Онлайн

Пн/Ср 20:00 Мск

Для кого этот курс?

Для тех, кто хочет с нуля освоить Machine Learning.

На базовом курсе вы получите навыки Python, математический фундамент и понимание основных принципов и кейсов машинного обучения.

К концу обучения вы соберете портфолио из выполненных работ и сделаете готовый проект, который сможете опубликовать и показывать на собеседованиях.

Необходимые знания

Программа подходит для людей без опыта в IT
 

Подходит ли программа именно вам?

Менеджер поможет разобраться!

Переход на Специализацию

Что даст вам этот курс ?

  • Python. Пройдете основы программирования и научитесь использовать этот наиболее актуальный язык в задачах Machine Learning.
  • Математика. Освоите ключевые разделы, чтобы понимать теоретические основы и принципы работы алгоритмов Машинного Обучения.
  • Классические модели Machine Learning. Классические модели Machine Learning. Научитесь применять основные алгоритмы машинного обучения для решения большого набора задач классификации и регрессии, проводить необходимый анализ и обработку данных, освоите полный цикл обучения моделей Машинного обучения.

Занятия проходят в интерактивным формате, в отличной дружеской атмосфере и включают много живого общения с преподавателем.

Специально для этого курса мы разработали тренажеры. Тренажеры - это задания, которые дают возможность потренироваться в написании кода и проверяются автоматически. Особенно актуально для новичков.

После обучения вы сможете:

  • Претендовать на должности, где требуются junior-компетенции со знанием A/B тестирования
  • Решать реальные бизнес-задачи при помощи методов машинного обучения от задач классификации до ансамблей моделей
  • Работать с Python-библиотеками для Machine Learning: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn
  • Справляться с нестандартными ситуациями за счет глубокого теоретического понимания работы алгоритмов и моделей
  • Ориентироваться в различных направлениях Data Science и подбирать подходящие под задачу инструменты
  • Научитесь работать с Git, Shell
  • Глубоко поймете теорию вероятностей и математическую статистику, на основе которой построен Machine Learning

Творческая атмосфера

Во время обучения вы погрузитесь в условия, близкие к реальным рабочим процессам. Вам придется справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели к проду. 

Процесс обучения

Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.

В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.

После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.

Оптимальная нагрузка

Возможность совмещать учебу с работой

Эксперты

Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом

Перспективы

Сможете претендовать на позицию Data Scientist Junior 

Карьерная поддержка

Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности. 

  • Карьерные мероприятия в сообществе
    Публичный разбор резюме
    Публичное прохождение собеседования и воркшопы
  • Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров

Data science

Перспективы направления
Средний уровень зарплат:
60 000 ₽Junior+ специалист
120 000 ₽Middle+ специалист
857
актуальных вакансий

Работодатели курса

Формат обучения

Интерактивные вебинары


2 занятия по 2 академ.часа в неделю.
Доступ к записям и материалам остается навсегда

Практика


Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии

Активное комьюнити


Общение с преподавателями на вебинарах, переписки в закрытом телеграм-чате, развёрнутые ответы при проверке домашних заданий

Программа

Основы Python

В данном модуле познакомимся с базовыми темами Python. Разберемся с основными типами данных, научимся управлять потоком выполнения кода при помощи операторов ветвления и циклов. Разберемся, как устроены функции в Python, и научимся создавать генераторные функции и декораторы. В финале модуля будем работать с файлами при помощи Python.

Тема 1: Предзапись: основы работы с Git, установка IDE, Python

Тема 2: Что будет по окончанию курса Basic / Special

Тема 3: Вводное занятие по Python

Тема 4: Базовые типы данных (неизменяемые)

Тема 5: Управление потоком

Тема 6: Коллекции

Тема 7: Функции. Часть 1

Тема 8: Функции. Часть 2

Тема 9: Работа с файлами

Тема 10: Разбор ДЗ по 1 модулю

Продвинутый Python

Во втором модуле нас ждут модули и импорты, разбиение кода на отдельные модули. Большая тема ООП в Python: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, основные дандер-методы, статические и классовые методы, исключения. А также познакомимся с основами тестирования при помощи библиотек Pytest и UnitTest.

Тема 1: Модули

Тема 2: Основы ООП

Тема 3: Продвинутый ООП, продолжение

Тема 4: Продвинутый ООП, исключения

Тема 5: Тесты

Тема 6: Знакомство со встроенными модулями

Тема 7: Практика

Python для ML и работа с базами данных

В данном модуле познакомимся с библиотеками numpy и pandas. Научимся работать с многообразием библиотек визуализации данных в Python. Познакомимся с базами данных и языком запросов SQL. Научимся выполнять запросы на получение данных и перекладывать часть обработки на сторону сервера данных.

Тема 1: Основы NumPy

Тема 2: Основы Pandas

Тема 3: Визуализация данных

Тема 4: Практика: Построение датасета для дальнейшего моделирования из сырых данных

Тема 5: Обзор про базы данных, SQL и теорию множеств. Таблицы, представления, простые выборки

Тема 6: Join, exists, вложенные запросы, group by, having

Тема 7: Оконные функции в SQL, виды и область применения

Тема 8: Разбор ДЗ по 2 и 3 модулю

Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика

В данном модуле вы изучите разделы матричной алгебры для решения систем линейных уравнений и для векторного анализа. Познакомитесь с основными методами оптимизации функций (максимизации/минимизации), также научимся аппроксимировать значение функции, чтобы ускорять вычисления в Python при работе с данными. Научитесь формулировать и тестировать гипотезы, в том числе А/B-тестирование.

Тема 1: Матрицы. Основные понятия и операции

Тема 2: Основы линейной алгебры: базис, отображение

Тема 3: Матричные разложения. Практика в Python

Тема 4: Дифференцирование и оптимизация функций

Тема 5: Практика. Дифференцирование и оптимизация функций

Тема 6: Метод наименьших квадратов

Тема 7: Аксиоматика теории вероятностей. Случайные величины и их свойства

Тема 8: Многомерные случайные величины. ЦПТ. Практика

Тема 9: Основные понятия статистики. Точечные оценки

Тема 10: Проверка гипотез (AБ тестирование)

Тема 11: Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины

Тема 12: Практика. Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины

Основные методы машинного обучения

В данном модуле рассмотрим задачи, которые направлены на проверку гипотез, поиск оптимальных решений с помощью искусственного интеллекта.

Тема 1: Введение в машинное обучение

Тема 2: Задача регрессии. Линейная регрессия

Тема 3: Задача классификации. Метод ближайших соседей

Тема 4: Выбор темы проекта

Тема 5: Логистическая регрессия

Тема 6: Деревья решений

Тема 7: Ансамбли моделей

Тема 8: Feature engineering & advanced preprocessing

Тема 9: Практика

Проектная работа

Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

Тема 1: Консультация в формате предзащиты

Тема 2: Защита проекта

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Проектные работы

Курс завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!

Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.


Например:

 

Преподаватели

Руководитель курса

Игорь Стурейко

(к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер

FinTech

Михаил Лебедев

Tech Lead DS

Банк России

Мария Тихонова

Лидер Research кластера

Сбер, ВШЭ

Кирилл Панфилов

Блогер, программист

[dirty_python]

Глеб Карпов

Исследователь, Преподаватель математики

Skoltech Computational Intelligence Laboratory

Станислав Никуличев

Tech Lead

NDA, ex Microsoft, ex Yandex

Николай Осипов

MLOps Engineer

Kadam

Константин Алексин

Специалист по прогнозному моделированию

СБЕР

Евгений Ревняков

( к.т.н.) Senior software engineer

Exness

Евгений Романов

Data Scientist

Газпромбанк

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Прошедшие
мероприятия

Мария Тихонова
Открытый вебинар
Обучаем ML модель для задачи классификации на Python
Игорь Стурейко
Открытый вебинар
ML для начинающих — первые шаги с Jupyter Notebook
Оставьте заявку, чтобы получить доступ ко всем записям прошедших мероприятий. Записи всех мероприятий появятся в этом блоке

Этот курс может оплатить ваш работодатель

Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50
  • Подробно расскажем об интересующем вас курсе
  • Объясним, как договориться с работодателем
  • Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты
  • Ответим на вопросы
  • Предоставим шаблон договора и счёт на оплату

Подтверждение знаний и навыков

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. Вы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.

После обучения :

  • Удостоверение о повышении квалификации: если вы успешно защитили выпускной проект и готовы предоставить копию документа о высшем или среднем профессиональном образовании

  • Доступ к учебным материалам курса

  • Ваш личный проект, который поможет проходить собеседования

Частые вопросы

Что понадобится для обучения?
Программа предусмотрена для новичков и дает все необходимые базовые знания. Поэтому для занятий вам понадобится только компьютер.
Почему стоит выбрать учебу в Otus?
Образовательная экспертиза Otus доказана более 6 лет успешной специализации на обучении в IT. Наша фишка — продвинутые программы для специалистов с опытом и быстрый запуск курсов по новым набирающим популярность технологиям. Мы уже обучили более 20 000 студентов, и будем рады помочь освоить вам новые навыки.
Что является наиболее ценным по мнению выпускников курса?
Домашние задания сопровождаются письменной обратной связью, и вы всегда можете задать вопрос в закрытый чат группы или голосом на вебинаре. А для защиты итогового проекта у вас будет несколько этапов, где Вы сможете получить консультацию по проекту от Марии Тихоновой и преодолеть трудности его выполнения.
Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.
Обязательно ли выполнять все домашние задания?
Нет, не обязательно. Но выполнение домашних заданий поможет вам разобраться в материале курса, поэтому хотя бы часть домашних заданий стоит выполнить. При выполнении или сдаче домашнего задания, вы можете задать вопрос преподавателям, если где-то возникли сложности.
Смогу ли я совмещать учебу с работой?
Да, программа курса рассчитана на то, что студент имеет ограниченный временной ресурс.
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
У вас есть право одного бесплатного трансфера в другую группу. И лекции курса в любом случае у вас останутся в личном кабинете навсегда. Также есть отдельные опции по сдаче домашних заданий даже после окончания программы курса.
Я могу вернуть деньги?
Да, вы можете сделать возврат средств пропорционально оставшимся месяцам обучения.
Может ли мой работодатель оплатить курс?
Конечно, мы работаем с юр. лицами. При общении с менеджером уточните, что оплачивать будет ваш работодатель.
Остались вопросы?
Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам дать исчерпывающую информацию.