Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Изучение основ машинного обучения, алгоритмов и инструментов анализа данных. Курс предназначен для аналитиков, программистов и специалистов, желающих освоить методы прогнозирования и работы с большими объемами данных. В результате вы получите практические навыки и сможете применять ML-решения в реальных проектах.

Нетология

Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Характеристики

• Срок: 6 мес.
• Формат: mixed
• Сертификат: сертификат школы
• Цена: ~ 40 000 ₽ (средний чек школы)

Плюсы

• ✔ Практические задания и реальные кейсы
• ✔ Поддержка опытных кураторов и менторов
• ✔ Сертификат от образовательного центра Нетология после завершения

Минусы

• ✘ Высокая стоимость программы относительно аналогов
• ✘ Интенсивный график занятий требует значительного времени и усилий

Программа курса (8 модулей)

• Модуль 1: Основы машинного обучения — введение в ML, типы моделей, основные понятия и термины
• Модуль 2: Линейная регрессия и классификация — модели линейной регрессии, логистическая регрессия, SVM
• Модуль 3: Методы кластеризации и уменьшения размерности — K-means, PCA, t-SNE
• Модуль 4: Алгоритмы деревьев решений и ансамбли моделей — деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг
• Модуль 5: Глубокое обучение и нейронные сети — основы глубокого обучения, архитектура нейронных сетей, TensorFlow/Keras
• Модуль 6: Работа с данными и предобработка — сбор, очистка, визуализация данных, работа с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib
• Модуль 7: Практика построения ML-моделей — разработка и тестирование моделей, метрики оценки качества, гиперпараметрическая оптимизация
• Модуль 8: Реальное применение ML — проекты и кейсы, интеграция моделей в бизнес-процессы