Machine Learning: пришло время подучиться

Количество вакансий специалистов по Data Science за 5 лет выросло в 20 раз. Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, Райффайзенбанк, Росбанк, МТС, Tele2, ЦИАН, М-Видео, Северсталь и другие крупные компании прямо сейчас ищут, как профессионалов, так и стажёров.

Мы совместно с сотрудниками из российских Data Science компаний разработали практикоориентированный курс Machine Learning. Он поможет вам изучить принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering и оценку моделей. По окончанию обучения, наши студенты, применяя изученные методы готовят итоговый проект и собирают Git-репозиторий с решенными кейсами.

Если ваша цель — повышение квалификации, специалист по машинному обучению, как программиста и решение задач, связанных с методами машинного обучения, то стоит обратите внимание на курс Machine Learning. За 3 месяца вы не только получите знания, но и сформируете навыки работы с основными библиотеками и методами машинного обучения. Для того, чтобы получить программу курса и все необходимые документы, необходимо оставить заявку на нашем сайте.

Данный курс не отменяет прохождения бесплатных онлайн-курсов, поскольку они являются нужными и полезными для студентов. Мы рекомендуем студентам по возможности параллельно с нашими проходить и другие курсы, для того, чтобы получить больше знаний о данной сфере. У наших курсов есть большие плюсы: упор на практику, помощь преподавателя и поддержка группы.

Студенты на практике изучают все аспекты машинного обучения на практике. Вместе с опытными data scientist’ами они проходят все этапы проекта по машинному обучению, в который входят загрузка и очистка данных, выбор модели, разделение на основную и контрольную выборку, «тюнинг» модели, оценка качества и многое другое.

Все занятия сопровождаются большим количеством упражнений, которые закрепляют теорию и позволят потренироваться в написании кода. После прохождения курса Jupyter notebook,останется у вас и поможет в реализации проектов.

В случае с проблемами и ли вопросами при выполнении задания, вы всегда сможете обратиться к преподавателю или одногруппникам в закрытом сообществе в Slack. Мы уделяем много внимания данному сообществу и поддержке студентов — это значительно влияет на прогресс студентов.