Machine Learning | OTUS
⚡ Подписка на курсы OTUS!
Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
Подробнее

Курсы

Программирование
Python Developer. Professional
-3%
Разработчик на Spring Framework
-5%
iOS Developer. Professional
-8%
Golang Developer. Professional
-6%
Базы данных
-12%
Agile Project Manager
-5%
Android Developer. Professional
-11%
Microservice Architecture
-5%
C++ Developer. Professional
-5%
Highload Architect
-6%
JavaScript Developer. Basic
-8%
Kotlin Backend Developer
-9%
C# Developer. Professional
-9%
Team Lead
-6%
Алгоритмы и структуры данных Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Unity Game Developer. Basic Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов Vue.js разработчик VOIP инженер NoSQL Супер-практикум по использованию и настройке GIT Symfony Framework iOS Developer. Basic Супер-интенсив «СУБД в высоконагруженных системах» Супер-интенсив "Tarantool"
Инфраструктура
DevOps практики и инструменты
-12%
Базы данных
-12%
Network engineer. Basic
-10%
Network engineer
-4%
Экcпресс-курс «ELK»
-10%
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
-6%
Administrator Linux.Basic
-10%
Экспресс-курс «CI/CD или Непрерывная поставка с Docker и Kubernetes»
-30%
Дизайн сетей ЦОД
-13%
PostgreSQL
-8%
Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Reverse-Engineering. Professional Внедрение и работа в DevSecOps Administrator Linux. Advanced Infrastructure as a code in Ansible Супер - интенсив по паттернам проектирования Супер - интенсив по Kubernetes Экспресс-курс «IaC Ansible»
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Специализация

3 курса по выгодной цене

Специализация Machine Learning

Объединение нескольких курсов

Математика для Data Science

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

Вы научитесь использовать математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику для задач анализа данных и машинного обучения.
Вы разберетесь, как устроены разные модели и методы анализа, и сможете их правильно выбирать, улучшать и адаптировать.
К концу курса вы будете уверенно владеть математическим аппаратом, который необходим, чтобы подняться на уровень специалиста Middle+ в Data Science.
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. Professional

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

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. 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

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

Виктор Легкоступ

Научный сотрудник предприятия ВПК

Специалист по математике, электронике, статистике, компьютерной алгебре, численному моделированию. Опытный научно-технический работник.

Более 5 лет работает на предприятии военно-промышленного комплекса Республики Беларусь на должности научного сотрудника. Занимается системами радиолокации, навигации и управления беспилотными летательными аппаратами.

Ключевые навыки: C++, Python, Matlab/Simulink, программный пакет Mathematica.

Образование:
— физический факультет БГУ;
— магистратура и аспирантура в Белорусском государственном университете информатики и радиоэлектроники (БГУИР).

Виктор Легкоступ

Научный сотрудник предприятия ВПК

Андрей Канашов

Data Scientist в OMD OM GROUP

Работает на позиции Data Scientist в рекламном агентстве OMD OM GROUP. В текущей деятельности решает задачи:
- Аудиторного профилирования
- Персонализации рекламы
- Анализа социальных сетей

Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.

Андрей Канашов

Data Scientist в OMD OM GROUP

Антон Захаренков

В настоящий момент работает в компании conundrum.ai. Занимает позицию Machine Learning Researcher и ведет исследования в областях анализа временных рядов и компьютерного зрения.

Образование: бакалавриат ФУПМ МФТИ; магистратура НИУ ВШЭ.

Мастер соревнований на платформе kaggle.

Антон Захаренков

Алексей Чудинов

Более 10 лет занимается обработкой данных, анализом научных гипотез и построением математических моделей. Пишет статьи в научных журналах.
В настоящее время работает старшим научным сотрудником в Федеральном исследовательском центре химической физики им. Н.Н. Семенова. Был приглашенным экспертом в Институте физико-химических исследований в Токио (Riken), Hexin Analytical Instrument Co., Ltd. в Гуанчжоу, ThermoFisher Scientific. На счету два постдока: один в университете Северного Иллинойса, второй в Институте имени Вейцмана в Реховоте.
Образование: кандидат физико-математических наук.

Алексей Чудинов

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

Пройти бесплатное тестирование

Это поможет понять, насколько курс подходит именно вам.

🔥 Только до 28.02
Успейте приобрести курсы февраля на выгодных условиях! Подробности в чате.