Образовательная платформа
Участвует в распродаже Скидка 40%
действует 0 дней 00:00:00
Записаться на курс
Курс

Machine Learning с нуля до Junior

Machine Learning с нуля до Junior

За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.

Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.

  • 517 800 драм

    зарплата начинающего специалиста

Полностью обновили курс в 2021 году

В новом курсе ещё больше практики и разборов кейсов. Вы не только освоите Python и актуальные версии инструментов для работы, но и научитесь самостоятельно решать нестандартные задачи. Вас ждут:

  • 80 практических заданий на развитие аналитического мышления и отработки навыков
  • 2 больших итоговых проекта на реальных данных
  • курс по Git и подготовка к командной работе в компании
Полностью обновили курс в 2021 году

Кому подойдёт этот курс

  • Новичкам Новичкам

    С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Через год сможете начать работать по профессии.

  • Программистам Программистам

    Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.

  • Аналитикам, которые хотят перейти в Machine Learning Аналитикам, которые хотят перейти в Machine Learning

    Изучите Python на более высоком уровне, освоите работу с полезными библиотеками. Будете применять методы машинного обучения в работе. Отшлифуете знания и сможете сменить вектор профессионального развития.

Чему вы научитесь

  1. Аналитически мыслить

    Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.

  2. Работать с инструментами анализа данных

    Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.

  3. Строить ML-модели

    Освоите алгоритмы машинного обучения с учителем и без. Научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации. Построите свои первые модели.

  4. Извлекать данные из различных источников

    Поймёте, как читать данные различных форматов при помощи Python и SQL. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.

  5. Настраивать инфраструктуру

    Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов.

  6. Работать в Git

    Будете создавать репозитории и отслеживать изменения в коде, подготовитесь к командной работе в проекте.

О Skillbox

Что даёт профессия ML-инженер?

  • Превью видеозаписи

    Востребованную работу, которой не грозит вымирание

    Не зря Data Science назвали самой сексуальной профессией XXI века. Причина — всё больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. На ваши навыки всегда будет спрос.

  • Превью видеозаписи

    Свободу выбирать направление

    Вы можете разворачивать нейросети для выявления опасных заболеваний, а если надоест — перейти в музыкальный стартап и создавать рекомендательный сервис. Сфера применения моделей машинного обучения не ограничивается одним направлением. А ещё тут нет рутины — каждый проект интересен и по-своему уникален.

  • Превью видеозаписи

    Возможность видеть результат своей работыv

    Дата-сайентист прямо влияет на жизнь компаний и людей. Алгоритмы нейросетей рекомендуют сериал на вечер, формируют новостную ленту в соцсетях и прокладывают оптимальный маршрут для курьеров, чтобы груз не застрял в пробке и приехал вовремя.

Как проходит обучение на платформе

  1. Смотрите материалы в удобное время

    Изучаете теорию и практикуетесь на задачах, приближённых к реальным.

    Смотрите материалы в удобное время

  2. Выполняете практические работы

    Решаете задачи после каждого модуля и закрепляете знания.

    Выполняете практические работы

  3. Работаете с проверяющим экспертом

    Получаете обратную связь по каждой работе в течение 1–3 рабочих дней.

    Работаете с проверяющим экспертом

  4. Разрабатываете итоговый проект

    Презентуете проект экспертам, дополняете портфолио и получаете сертификат о прохождении курса.

    Разрабатываете итоговый проект

Содержание курсов

Вас ждут 82 тематических модуля и практика на основе реальных кейсов.

  • 80 практических работ
  • 2 итоговых проекта

Первый уровень: базовая подготовка

Среднее время прохождения — 6 месяцев.

  1. Введение в Data Science

      1. Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
      2. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

  2. Основы статистики и теории вероятностей

      1. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

  3. Основы математики для Data Science

      1. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

  4. Возможность стажировки

      1. Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку — сможете продолжить учиться на курсе и в компании одновременно.

Второй уровень: погружение в Machine Learning

Среднее время прохождения — 6 месяцев.

  1. Machine Learning. Junior

      1. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.

Итоговые проекты

После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса примете участие в соревновании на платформе Kaggle.

  1. Введение в Data Science

      1. Закрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.

  2. Machine Learning

      1. Соревнование в Kaggle. Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями.

Бонусные курсы

  1. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие

      1. Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

  2. Система контроля версий Git

      1. Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.

  3. Английский для IT-специалистов

      1. Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.

Спикеры

Юлдуз Фаттахова

Юлдуз
Фаттахова

Автор курса Machine Learning. Senior Data Scientist, Team Lead в SberData, Сбер. 5+ лет в профессии
Владимир Ершов

Владимир
Ершов

Автор курса Machine Learning, Data Solutions Manager, VISA. В Data Science больше 7 лет
Вячеслав Архипов

Вячеслав
Архипов

Автор курса «Статистика и теория вероятностей», математик, Banuba development. Опыт преподавания более 8 лет.
Николай Герасименко

Николай
Герасименко

Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science». Опыт преподавания высшей математики более 4 лет
Пётр Емельянов

Пётр
Емельянов

Спикер курса, R&D Director, UBIC Tech. Более 15 лет опыта в разработке

Отзывы участников курсов

  • Отзывы студентов

    Иван Медведев

    Курс «Инженер по тестированию»
    Если какой-то материал тяжело даётся, есть вопрос по ДЗ, достаточно написать преподавателю, который поможет разобраться с информацией и подскажет, как решить задачу.
    По итогу 9-месячной учёбы стал по-другому смотреть на сайты. Замечаю «баги», разбираюсь в вёрстке, веду репорты. Узнал, как работать со специфическим ПО.
    Уже сейчас нисколько не жалею, что выбрал Skillbox. Спасибо!!!
  • Отзывы студентов

    Валентина Нарушевич

    Курс «Графический дизайнер с нуля до PRO»
    Благодаря курсу я научилась создавать классные постеры и векторные изображения. Также мой список новых скилов пополнили ретушь и обтравка изображений — одни из главных навыков профессионального графического дизайнера.
    Ну, и умение верстать журналы! Теперь я, как самый настоящий графический дизайнер, с лёгкостью могу создать разворот какого-нибудь модного журнала.
  • Отзывы студентов

    Яна Щербицкая

    Курс «Photoshop с нуля до PRO»
    Курс очень круто структурирован, там есть все знания, которые мне нужны, чтобы освоить программу. Сама бы я точно что-нибудь пропустила.
    Преподаватели всё спокойно и терпеливо объясняют. Если ты что-то не понял, снимут дополнительный видеоролик и покажут ещё раз.
    Самое крутое в курсах Skillbox — постоянная связь с теми, кто подскажет, как правильно.
  • Отзывы студентов

    Алла Комиссаренко

    Курс «UX-дизайнер с нуля до PRO»
    Работать дизайнером мне очень нравится, от UX я вообще в восторге, тяга к аналитике у меня была всегда. После долгих поисков работы в новой сфере подруга помогла мне получить заказ на редизайн сайта большой компании.
    Отдельно хочу сказать спасибо куратору Александру Свободе, он очень подробно расписывал все недочёты и ошибки решений в дизайне.
  • Отзывы студентов

    Елена Кальво

    Курс «Копирайтинг от А до Я»
    «Почему бы не сделать из хобби источник заработка?» — однажды подумала я.
    Недолго размышляя, записалась на курс в Skillbox и встала в ряд претендентов на гордое звание копирайтера.
    Работа с текстом помогла мне вернуть свою жизнь, вдохновила. Я начала снова ухаживать за собой, читать. Увидела, что я не только мать, но и писатель.

  • Отзывы студентов

    Ирина Семёнова

    Курс «SMM-специалист»
    Я узнала, что такое охваты, KPI и прочие слова, которые раньше пугали. Поняла, что чем проще и понятнее, тем лучше. Разобралась в сложной иерархии рекламного кабинета и научилась настраивать аудиторию и рекламу.

    Я уже в теме и не боюсь назвать своих более опытных друзей коллегами.
  • Старт курса: 5 июля
  • Осталось: 5 мест

Стоимость курса

  • Рассрочка до 12 месяцев без переплат
  • 42 877 AMD/мес
    • 514 534 AMD
    • 857 556 AMD
Участвует в распродаже Скидка 40%
действует 0 дня 00:00:00

Шаг 1. Выберите вариант оплаты

Шаг 2. Заполните контактные данные

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с публичной офертой и политикой обработки персональных данных

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Часто задаваемые вопросы

  • У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?

    Курс подходит новичкам без специальных знаний и высшего технического образования. Главное — не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте практические задания и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше.

  • Можно ли освоить машинное обучение за год и найти работу?

    Мы составили курс с учётом требований работодателей, а итоговые проекты и практические задания основаны на реальных проблемах, которые решают дата-сайентисты. Если заниматься регулярно, выполнять домашние работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование.

  • Требуется ли знание математики?

    На начальных этапах от вас не требуется продвинутых знаний — достаточно школьного курса математики. Не пугайтесь, если вам придётся разобраться в темах, которые вы забыли или не проходили — куратор поможет освежить знания или даст ссылки на полезные материалы.

  • Нужно ли знать английский язык?

    Значения важных англоязычных терминов объясним на курсах. В практических работах перевести незнакомые слова поможет Google Переводчик. Но со знанием языка проще ориентироваться в среде разработки, читать документацию, участвовать в международных проектах.

    Поэтому пользователям платформы Skillbox мы дарим бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год. За это время вы освоите грамматику, пополните словарный запас и научитесь свободно читать и говорить на английском.

  • Что такое Kaggle?

    Это соревновательная платформа для улучшения и отработки навыков на основе реальных задач. Здесь собраны ресурсы для самостоятельного изучения отдельных тем, обсуждения вопросов и даже онлайн-среда для программирования. Наш курс ориентирован на практику, и поэтому мы даём вам возможность соревноваться в рамках дипломных проектов по правилам Kaggle.

  • Получится ли совмещать прохождение курсов с работой?

    Вы можете смотреть видео в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, доступ к курсу останется у вас навсегда — получится освежить свои знания в любой момент.

  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?

    Всё зависит только от вас. В среднем участники курса занимаются от 3 до 5 часов в неделю.

  • Кто будет проверять практические задания?

    Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек. Он не только укажет на ошибки, а поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно.

  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?

    Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.

  • Чем рассрочка отличается от кредита?

    Вы оплачиваете только стоимость курса — проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуются официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.

  • Что значит 3 месяца бесплатно?

    Освоить новую профессию с нуля непросто, особенно вначале. Поэтому расходы за первые три месяца мы берём на себя — вам не придётся вносить ежемесячные платежи. Вместо этого сфокусируетесь на занятиях и без стресса пройдёте необходимые основы. Внести остаток и оплатить полную стоимость курса можно до конца периода рассрочки.