Весенняя перезагрузка Скидка 40% действует 0 дней 00:00:00
Курс

Machine Learning с нуля до Junior

За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

О профессии

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.

Кому подойдёт этот курс

  • Новичкам

    С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов и добавите проекты в портфолио. Через год сможете начать работать по профессии.

  • Программистам

    Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.

  • Аналитикам, которые хотят перейти в Machine Learning

    Изучите Python на более высоком уровне, освоите работу с полезными библиотеками. Будете применять методы машинного обучения в работе. Отшлифуете знания и сможете сменить вектор профессионального развития.

Чему вы научитесь

  • Аналитически мыслить

    Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.

  • 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.

  • Строить ML-модели

    Освоите алгоритмы машинного обучения с учителем и без. Научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации. Построите свои первые модели.

  • Извлекать данные из различных источников

    Поймёте, как читать данные различных форматов при помощи Python и SQL. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.

  • Настраивать инфраструктуру

    Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов.

  • Работать в Git

    Будете создавать репозитории и отслеживать изменения в коде, подготовитесь к командной работе в проекте.

О Skillbox

Skillbox
в странах СНГ. На платформе вы сможете получить актуальные знания и освоить востребованную профессию из любой точки мира.

Как проходит обучение на платформе

  • Регистрация

    Знакомитесь с платформой

    Платформа Skillbox — собственная разработка компании, которую мы постоянно улучшаем. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами. Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса.

  • Теория

    Получаете знания

    Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.

  • Практика

    Выполняете задания

    Мы уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест. Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио.

  • Обратная связь

    Работаете с куратором

    Проверкой заданий занимаются кураторы. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе.

Содержание курсов

Вас ждут 82 тематических модуля и практика на основе реальных кейсов.

  • 9 თვიანი კურსი
  • 2 итоговых проекта

Первый уровень: базовая подготовка

  1. Введение в Data Science

      1. Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
      2. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
  2. Основы статистики и теории вероятностей

      1. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
  3. Основы математики для Data Science

      1. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

Второй уровень: погружение в Machine Learning

  1. Machine Learning. Junior

      1. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.

Итоговые проекты

После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса примете участие в соревновании на платформе Kaggle.

  1. Введение в Data Science

    Закрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.

  2. Machine Learning

    Соревнование в Kaggle. Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями.

Бонусный курс

  1. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие

      1. Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

Спикеры

Юлдуз
Фаттахова
Автор курса Senior Data Scientist, Team Lead, SberData, Сбер
Владимир
Ершов
Автор курса «Machine Learning». Data Solutions manager, Visa. В data science больше 7 лет
Николай
Герасименко
Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»
Пётр
Емельянов
Спикер курса. R&D Director, UBIC Tech

Год английского языка бесплатно

Skillbox запустил онлайн‑платформу для изучения английского. Запишитесь на курс и получите годовой бесплатный доступ к материалам проекта.

Предложение действует для пользователей Skillbox, которые купили любой курс с 1 марта 2023 года.

Вас ждут:

  • методика ускоренного запоминания слов и грамматики;
  • персональная программа обучения, которая поможет заговорить по‑английски с нуля.
Изображение KESPA

Отзывы участников курсов

Марина Чернышева Курс «Основы Data Science»
Нравится коллектив в чате курса и содержательные видео — есть всё необходимое для комфортной учёбы.
Алла Комиссаренко Курс «UX-дизайнер с нуля до PRO»
Работать дизайнером мне очень нравится, от UX я вообще в восторге, тяга к аналитике у меня была всегда. После долгих поисков работы в новой сфере подруга помогла мне получить заказ на редизайн сайта большой компании.
Отдельно хочу сказать спасибо куратору Александру Свободе, он очень подробно расписывал все недочёты и ошибки решений в дизайне.
  • Старт курса: 21 мая
  • Осталось: 6 мест

Стоимость курса

Скидка действует 0 дня 00:00:00

  • 240 ₾/мес
  • -40%
144 ₾/мес
  • В рассрочку на 18 თვიანი

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Часто задаваемые вопросы

  • У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?
    Курс подходит новичкам без специальных знаний и высшего технического образования. Главное — не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте практические задания и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше.
  • Можно ли освоить машинное обучение за год и найти работу?
    Мы составили курс с учётом требований работодателей, а итоговые проекты и практические задания основаны на реальных проблемах, которые решают дата-сайентисты. Если заниматься регулярно, выполнять домашние работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование.
  • Требуется ли знание математики?
    На начальных этапах от вас не требуется продвинутых знаний — достаточно школьного курса математики. Не пугайтесь, если вам придётся разобраться в темах, которые вы забыли или не проходили — куратор поможет освежить знания или даст ссылки на полезные материалы.
  • Нужно ли знать английский язык?
    Значения важных англоязычных терминов объясним на курсах. В практических работах перевести незнакомые слова поможет Google Переводчик. Но со знанием языка проще ориентироваться в среде разработки, читать документацию, участвовать в международных проектах.

    Поэтому пользователям платформы Skillbox мы дарим бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год. За это время вы освоите грамматику, пополните словарный запас и научитесь свободно читать и говорить на английском.
  • Что такое Kaggle?
    Это соревновательная платформа для улучшения и отработки навыков на основе реальных задач. Здесь собраны ресурсы для самостоятельного изучения отдельных тем, обсуждения вопросов и даже онлайн-среда для программирования. Наш курс ориентирован на практику, и поэтому мы даём вам возможность соревноваться в рамках дипломных проектов по правилам Kaggle.
  • Получится ли совмещать прохождение курсов с работой?
    Вы можете смотреть видео в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, доступ к курсу останется у вас навсегда — получится освежить свои знания в любой момент.
  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
    Всё зависит только от вас. В среднем участники курса занимаются от 3 до 5 часов в неделю.
  • Кто будет проверять практические задания?
    Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек. Он не только укажет на ошибки, а поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно.
  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
    Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.
  • Чем рассрочка отличается от кредита?
    Вы оплачиваете только стоимость курса — проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуются официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.