Чему вы научитесь
- Ваши результаты после прохождения полного курса: Научитесь строить ML модели на Python и подготовитесь к ML-секции собеседования на Junior Data Scientist.
О курсе
Это демо-версия курса "База ML" онлайн школы Виктора Кантора MLinside. Записаться на прохождение полной версии курса можно на нашем сайте: https://clck.ru/3FHLBE
Пройдя наш курс, вы научитесь строить ML модели на Python и подготовитесь к ML-секции собеседования на Junior Data Scientist.
В полной версии курса «База ML» доступны следующие учебные модули:
- Модуль 1. Предварительные сведения из математики и программирования
-
Основные понятия машинного обучения и необходимая математика для решения оптимизационных задач
-
Основы программирования на python
-
Операции с матрицами и базовые понятия теории вероятностей и статистики
-
Библиотека sklearn и простые методы машинного обучения
-
- Модуль 2. Алгоритмы машинного обучения
- Линейные модели, деревья и ансамбли
- Обзор других методов
- Работа с признаками и обучение без учителя
- Введение в нейронные сети
- Ответы на вопросы
- Модуль 3. Оценка качества
- Оценка качества на исторических данных
- Оценка качества "в продакшене"
- Модуль 4. Разбор и практика решений задач с собеседований
- Лекции, семинары, задания
Также ученики на полном курсе получат:
- Документы, подтверждающие прохождение обучения: сертификат, удостоверение о повышении квалификации
- Еженедельные онлайн-вебинары с ответами преподавателей на вопросы учащихся, разборы домашних заданий
- Разные бонусы, расписанные в тарифах на сайте
- Возможность оформить налоговый вычет
- Возможность возврата средств в течении первых двух недель с даты начала курса
Если у вас возникли вопросы, напишите нашему менеджеру.
Более подробно о программе полного курса здесь.
Для кого этот курс
Начальные требования
Перед курсом освежите знания (или попробуйте разобраться с нуля в необходимой для старта базе):
- Что такое матрицы и как их перемножать
- Что такое производная и как ее считать
- Что такое градиент функции, и куда он направлен
- Что такое матожидание и дисперсия и как их оценивать по выборке
- Что такое нормальное распределение, откуда оно берется и зачем нужно
- Как поставить себе на компьютер Jupyter Notebook и как писать на Python циклы, условные операторы, вывод на печать, как и зачем импортировать библиотеки
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Лекции и семинары в записи. А на полном курсе, на который можно записаться на нашем сайте: https://mlinside.ru/, мы также проводим еженедельные онлайн-вебинары с ответами от преподавателей на вопросы учащихся.