Machine Learning | OTUS
⚡ Открываем подписку на курсы!
Проходите параллельно 3 онлайн-курса в месяц по цене одного.
Подробнее

Курсы

Программирование
iOS Разработчик. Продвинутый курс Программист 1С Реверс-инжиниринг. Продвинутый курс
-16%
Java Developer. Professional
-17%
JavaScript Developer. Professional
-18%
Flutter Mobile Developer
-15%
MS SQL Server Developer
-14%
Unity Game Developer. Basic
-19%
Супер - практикум по использованию и настройке GIT
-18%
Супер-интенсив "СУБД в высоконагруженных системах"
-18%
Web-разработчик на Python
-11%
Backend-разработчик на PHP
-8%
PostgreSQL
-10%
Базы данных
-19%
Android-разработчик. Базовый курс Разработчик Python. Продвинутый курс Разработчик на Spring Framework AWS для разработчиков Cloud Solution Architecture CI/CD Vue.js разработчик Разработчик Node.js Scala-разработчик Супер - интенсив по Kubernetes Symfony Framework Advanced Fullstack JavaScript developer
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Специализация

3 курса по выгодной цене

Старт

В ноябре

Специализация Machine Learning

Объединение нескольких курсов

Старт

В ноябре

Базовый курс математики

Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне.
Знакомство с высшей математикой будет плюсом, но необязательно.

Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса вы будете готовы к изучению машинного обучения.
Подробнее о курсе

Подготовительный курс Python

Для успешного обучения на курсе нужно иметь опыт программирования на любом языке.

Вы освоите язык Python для успешной работы в Data Science.
Материалы курса представляют собой предварительно записанные в студии лекции с теоретической частью и наглядной практической работой. После каждой лекции вам будет предложен тест для проверки усвоенного материала
Подробнее о подготовительном курсе

Machine learning

Вы освоите основные методы и концепции машинного обучения, наиболее востребованные в реальной практике Data Science. Научитесь обращаться с полным циклом работы с данными: от сбора и предобработки до построения моделей и настройки пайплайнов. Курс даст как интуитивное понимание работы алгоритмов, так и математическое обоснование вместе с разбором типовых практических задач.
Подробнее о курсе

Формат обучения

Учитесь из любой точки мира

Удобный формат занятия позволяет учиться в любом месте, где есть доступ в интернет

Совмещайте обучение с работой

Совмещать обучение с работой просто. Вебинары начинаются в 20:00 МСК и длятся два академических часа. Также вы получаете всего одно домашнее задание в неделю.

Общайтесь в Live-режиме с преподавателями

Занятия проводятся в формате онлайн-вебинаров. Ведите живой диалог с преподавателем

Пройти бесплатное тестирование

Это поможет понять, насколько курс подходит именно вам.

Сертификаты

Вы получите сертификат для каждого курса, который входит в программу обучения, а также удостоверение о повышении квалификации.

Преподаватели

Дмитрий Музалевский

Lead Data Scientist, Берлин

Более 8 лет опыта в области анализа данных и машинного обучения в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех.

В настоящий момент работает в медицинской сфере, занимаясь проблемами обработки звуковых сигналов и улучшением слуховых аппаратов. На позиции Lead Data Scientist ведет работу команды по аналитике больших объемов данных, машинным и глубоким обучением полного цикла.

Образование: бакалавриат МГТУ им.Баумана «Компьютерный анализ и интерпретация данных»; магистратура НИУ МАИ «Математические методы в экономике и маркетинге».

Дмитрий Музалевский

Lead Data Scientist, Берлин

Фарида Рословец

Окончила МГТУ им Баумана по направлению "Приборы и системы ориентации, стабилизации и навигации". Получила степень MBA в бизнес-школе МИРБИС.

Более 7 лет занималась разработкой электронных устройств для навигационных приборов и приборов спутниковой связи в качестве инженера-программиста.

Разрабатывала ПО для КПА на Labview, логику для МК и ПЛИС, моделировала математику в Matlab.

Фарида Рословец

Петр Лукьянченко

Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ. Готовил студентов к международным олимпиадам по математике, участвовал в подготовке команд для соревнований по программированию.

Работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics, принимал участие в формировании отдела бизнес-аналитики и анализа данных. Руководил проектами в госструктурах, отвечал за прогнозирование ключевых бизнес-KPI и структурирование данных большого объема. Управлял проектом по созданию математического комплекса алгоритмов 3D-картографии.

Около 3 лет работал Quantitative Research. Занимался анализом и прогнозированием временных рядов, участвовал в создании модели стохастической волатильности.

Петр Лукьянченко

Преподаватель ВШЭ по высшей математике

Дмитрий Сергеев

Senior Data Scientist в Oura

Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Senior Data Scientist-ом в компании ŌURA Health Oy.
Работал в компании ZeptoLab, где занимался всеми проектами, связанными с машинным обучением. Получает степень магистра в университете Aalto в Финляндии.

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 Aalto University

Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good

Дмитрий Сергеев

Senior Data Scientist в Oura

Антон Лоскутов

Data Scientist в Mail.Ru Group

Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил образовательный проект «Техносфера» от Mail.Ru. Закончил обучение в МГУ имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете.

Читал лекции по машинному обучению в проекте Open Data Science, сейчас проводит авторский курс по машинному обучению внутри Mail.Ru. Считает, что машинное обучение — это не только fit-predict, но и математическое понимание происходящего.

Антон Лоскутов

Data Scientist в Mail.Ru Group

Александр Горяинов

Кандидат физ.-мат. наук, доцент МАИ.

Кандидат физико-математических наук с 2010 года.
В 2008 году окончил Московский авиационный институт, факультет прикладной математики и физики, специальность «прикладная математика».
С 2011 года – доцент кафедры теории вероятностей в МАИ.

Александр Горяинов

Кандидат физ.-мат. наук, доцент МАИ.

Сергей Жестков

Преподаватель МФТИ

Закончил МФТИ с красным дипломом, работал на очном отделении заочной физтех-школы МФТИ.
Последние 4 года преподает линейную алгебру в МФТИ. Опыт преподавания - более 8 лет.
Вёл математику в проектах "Наука в Регионы" и Phystech.Academy.

Сергей Жестков

Преподаватель МФТИ

Расим Зухба

Преподаватель кафедры высшей математики в МФТИ

Преподаёт на кафедре высшей математики в МФТИ в течении 8 лет.
Ведёт математический анализ, аналитическую геометрию, дифференциальные уравнения, линейную алгебру.

Окончил факультет управления и прикладной математики в МФТИ. На курсе в OTUS будет преподавать математический анализ.

Расим Зухба

Преподаватель кафедры высшей математики в МФТИ

Андрей Сухобок

Research Associate, Aalto University, Finland

Специалист по машинному обучению и участник проекта по анализу текстов в Институте Гайдара. Получает 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). 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

Research Associate, Aalto University, Finland

Анастасия Гайдашенко

Разработчик-аналитик в Яндекс.Поиск

Разработчик-аналитик в Яндекс.Поиске, выпускница СПбАУ РАН по специальности Machine Learning and Data Analysis. Занималась R&D в Cisco, JetBrains, а также стартапах в области healthcare, ритейла и computer vision. Ментор образовательных проектов Learn IT, Girl! и Django Girls.

Интересуется устойчивым развитием и ответственностью в области технологий.

Анастасия Гайдашенко

Разработчик-аналитик в Яндекс.Поиск

Пройти бесплатное тестирование

Это поможет понять, насколько курс подходит именно вам.