Курс «Машинное обучение» за 10 месяцев обучит созданию и применению моделей ML и нейросетей на Python. Вы освоите регрессию, классификацию, деревья решений, ансамбли, работу с «грязными» данными, рекомендательные системы, временные ряды, компьютерное зрение и NLP. Практика и теория составляют основу для перехода на middle-уровень в Data Science. По окончании — диплом о профессиональной переподготовке и помощь в трудоустройстве.
| Нейросеть | LeNet, AlexNet |
| Целевая аудитория | для начинающих карьеру, для смены профессии, для IT-специалистов, для программистов, для дата-аналитиков и дата-инженеров, для специалистов по машинному обучению и Data Scientists, для специалистов по искусственному интеллекту |
| Категория | Машинное обучение, Data Science, Нейросети и ИИ, Карьерная ориентация и обучение |
| Навыки | Генерация текста, Тематическое моделирование, Классификация текста, Анализ тональности, Извлечение сущностей, Рекомендательные системы, Прогнозирование временных рядов, Кластеризация, Регрессия, Очистка данных, Фиче‑инжиниринг, Обучение с подкреплением, Image Captioning, Детекция объектов, Сегментация изображений, Распознавание изображений, Поиск похожих изображений, Генерация кода, Дополнение кода, Рефакторинг кода, Оптимизация кода, Анализ данных на Python, Визуализация данных, Построение дашбор |
| Направления | Машинное обучение, Нейронные сети, Анализ данных, Компьютерное зрение, Обработка естественного языка, Рекомендательные системы, Временные ряды |
| Профессии | Data Scientist, ML Engineer, Data Analyst, Machine Learning Specialist, NLP Engineer, Computer Vision Engineer, Data Science Project Manager |
