Machine Learning Engineer: Обзор курса Skillbox + Скидка 61%
Обзор курса по профессии Machine Learning Engineer в Skillbox с нуля и трудоустройством: преимущества обучения + 3 мес. бесплатно и Скидка 61% (Промокод).
На курс Machine Learning Engineer в Скиллбокс действует скидка 40%, а по нашему эксклюзивному промокоду u4ionline вы получите скидку 61%!
Активируйте промокод u4ionline, перейдя по кнопке выше, затем выберите курс.
На курсе Machine Learning Engineer в онлайн-школе Skillbox вы научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через 9 месяцев сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Преимущества курса:
- Оплата в рассрочку на 31 месяц.
- 6 месяца бесплатного обучения.
- Трудоустройство через 9 месяцев с начала обучения.
- Авторы курса — дата-сайентисты из Сбера, Wrike, VISA.
- Курс подойдет новичкам, программистам и начинающим аналитикам.
- Курс-профессия из 3 уровней.
- Гарантия трудоустройства или вам вернут деньги.
- IT-специалистам доступна льготная ипотека по ставке 5%.
- Отсрочка от армии и частичной мобилизации.
- Доступ к урокам английского языка от Skillbox на год.
- Можно вернуть до 13% стоимости курса, оформив налоговый вычет.
В обзоре вы узнаете о преимуществах обучения на официальном сайте онлайн-школы Skillbox + Цены на курсы и профессии, трудоустройство, отзывы, скидка 61% (промокод).
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.
Чему вы научитесь на курсе Machine Learning Engineer в онлайн-школе Скиллбокс:
- Строить модели машинного обучения. Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
- Обучать нейронные сети. Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
- Использовать ML-алгоритмы. Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
- 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.
- Извлекать данные из различных источников. Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
- Настраивать инфраструктуру. Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.
Ваши навыки в резюме после обучения на курсе:
- Извлечение данных из различных источников (чтение из файлов, API, базы данных).
- Очистка и трансформация данных, их подготовка к анализу.
- Умение проводить разведывательный анализ данных.
- Визуализация данных с помощью Pandas, Matplotlib.
- Feature Engineering: оценка значимости фичей, отбор признаков, методы уменьшения размерности.
- Обучение моделей методами классического машинного обучения.
- Построение алгоритмов для рекомендательных систем.
- Построение ML-моделей для решения задач с помощью временными рядами.
- Построение пайплайнов от сбора данных до получения результатов моделирования.
- Решение задач моделирования с помощью нейросетевых подходов.
- Умение работать с NLP/CV-задачами с помощью стандартных методов и DL.
Проекты, которые вы создадите на курсе:
- Предсказание оттока в соцсети для музыкантов.
- Работа с данными сервиса аренды автомобилей.
- Собственное исследование.
Промокод: u4ionline (сначала активируйте его на странице, затем выберите курс).