курс
Машинное обучение
Получите реальный опыт в решении
практических задач с помощью машинного обучения!

Получите консультацию по программе и стоимости обучения
Программа курса
На курсе по машинному обучению вы получите реальный опыт решения практических задач с помощью инструментов анализа данных! Входные знания для курса: Python
1
Введение
Основные понятия машинного обучения, Python для анализа данных
2
Классификация
Задача классификации, метрики, непераметрические методы, линейные классификаторы, логические методы: деревья решений, наивный байес
3
Восстановление регрессии
Метрики, постановка задачи, модели из классификации которые можно использовать для регрессии, линейные алгоритмы
4
Ансамблирование
Бэггинг (bagging), случайный лес (Random Forest), бустинг (boosting), стекинг
5
Feature engineering (Работа с признаками)
Работа с признаками
6
Задачи кластеризации
Кластеризация
7
Работа над коммерческим проектом
Методология решения задачи с учителем (crisp dm) + Реальный кейс (предсказание и кластеризация оттока)
Навыки, которые вы получите
1
Навыки в машинном обучении
- Знание алгоритмов машинного обучения и понимание принципов их работы
- Освоение методологии работы с данными. Способность вести проект от начала до конца
2
Знание инструментов анализа данных
- Освоение современных методов и инструментов анализа и обработки данных.
- Способность извлекать из крупных массивов данных ценную информацию и эффективно ее использовать.
3
Умение выстраивать модели для решения бизнес кейсов
- Компьютерные зрение
- HR аналитика
- Скоринг
- Аудио и видео аналитика

Эксперты и преподаватели
Наши специалисты помогут вам погрузиться в новую профессию
Дмитрий
Луппов
Является техническим директором компании "chatmeAi", Data Scientist. Работает над сложными задачами в областях классического машинного обучения, Deep Learning, Natural Language Processing. Проводил несколько курсов по машинному обучению / анализу данных / искусственному интеллекту в России и Казахстане.
Александр
Зырянов
Lead Data Scientist в "Expasoft". Экспертные навыки в Python, SciPy Stack, Sklearn, Seaborn, TensorFlow, Keras, Torch, NLTK, spaCy, gensym.
Проекты над которыми работал Александр: Распознавание лиц (на основе нейросетей Convolution и глубокого обучения), обнаружение и распознавание бренда (Deep Learning), машинное обучение для контроля банковских транзакций (ТОП-10 банков России), модель кредитного скоринга, классификация пользователей по интернет-трафику, обучающие курсы по машинному обучению.
Александр Полыгалов
Data Scientist в "Expasoft". Технологический стек : Python, Tensorflow, Keras, openCV, машинное обучение, компьютерное зрение, прогнозная аналитика, анализ данных.
Имеет стипендии Schlumberger, Бритиш Петролеум, Бейкер Хьюз, Занял 1-е место в онлайн-части PicsArt AI 2018 - разработка Computer Vision решение для сегментации портрета, 2 место на Venture Day Minsk 2018, Минск.

Узнать стоимость обучения сейчас!
Отправляя заявку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Write Close
Close
Получите программу на ваш e-mail
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Made on
Tilda