Курс на Stepik
Обложка курса «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей» на Stepik
3 890 ₽

Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей ★ 4.765

Открыть на
STEPIK.ORG

Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера. Шаг за шагом - под кураторством опытных преподавателей, программируя на практике и пополняя портфолио настоящими проектами. От работы с данными до программирования нейронных сетей.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Учеников на курсе 71
Сертификаты, выданные на курсе «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Отзывов получено 56
Рейтинг курса «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Рейтинг курса 4.765
Курсы в пакете «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Курсов в пакете 5 — ———
Уроки в курсе «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Количество уроков 163
Тесты в курсе «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Количество квизов 361
Задачи с кодом в курсе «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Количество задач с кодом 50
Время прохождения курса «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Стоимость курса 3 890 ₽ —
Обновления курса «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Работать с таблицами данных с помощью DataFrame и Series
  • Выполнять фильтрацию, сортировку, группировку и агрегирование
  • Объединять наборы данных через merge и concat, создавать сводные таблицы
  • Очищать данные: обрабатывать пропуски, удалять дубликаты, готовить к анализу
  • Применять основные алгоритмы: линейную и логистическую регрессию, k-ближайших соседей, SVM
  • Использовать методы регуляризации и оптимизировать модели
  • Работать с ансамблевыми методами: случайный лес, градиентный бустинг
  • Уменьшать размерность данных и оценивать качество моделей
  • Объяснять архитектуру нейросетей, включая CNN
  • Настраивать обучение: функции активации, оптимизаторы, скорость обучения
  • Применять методы борьбы с переобучением: регуляризацию, аугментацию
  • Использовать transfer learning и fine-tuning для улучшения моделей
  • Создавать и обучать нейросети, работать с тензорами
  • Организовывать загрузку данных через DataLoader и Datasets
  • Запускать обучение на GPU и анализировать результаты
  • Сохранять и загружать модели для деплоя
  • Строить и обучать модели в Keras, применять TensorFlow для кастомных решений
  • Работать с современными архитектурами, включая MobileNet
  • Настраивать гиперпараметры и оптимизировать цикл обучения

О курсе

Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера. Шаг за шагом - под кураторством опытных преподавателей, программируя на практике и пополняя портфолио настоящими проектами. От работы с данными до программирования нейронных сетей.

Для кого этот курс

Этот курс подойдет как новичкам в профессии, так и желающим освоить продвинутые методы и инструменты и выйти на качественно новый уровень в своей специальности.

Начальные требования

  • Базовые знания Python (переменные, функции, классы, библиотеки).

  • Базовые представления о машинном обучении будут преимуществом, но не обязательны.

  • Готовность работать с командной строкой и устанавливать ПО (Python, PyTorch, TensorFlow).

  • Желание решать задачи и разбираться в алгоритмах с практическим подходом.

Преподаватели курса

Аватар Хакадемия 🧐
Хакадемия 🧐
Автор - Николай Сергеев, инженер машинного обучения с 10 годами опыта
★ 4.5
15 курсов 1 866
→ Аватар Валерий Никаноров
Валерий Никаноров
Работаю Data Scientist'ом. Увлекаюсь машинным обучением и нейронными сетями! В качестве хобби делаю курсы.
★ 4.7
6 курсов 468
→

Как проходит обучение

  • Онлайн формат: Вы получаете доступ к урокам в удобное для вас время, что позволяет учиться в собственном темпе.
  • Практические задания на  написание кода 
  • Тесты: Для самопроверки предусмотрены тесты, которые позволят оценить ваше понимание теоретического материала.
  • Автоматические проверки: Выполняя кодовые задания, вы сразу увидите результат работы и сможете проверить свои ответы.

Что вы получите

  • Навыки и знания, востребованные работодателями в сфере глубокого обучения
  • Возможность отработать теорию на реальных практических задачах
  • Доступ к форуму решений и обмену опытом
  • Поддержку наставников с оперативными ответами в течение дня
  • Сертификат, подтверждающий успешное завершение курса
  • Проекты для портфолио, демонстрирующие практические компетенции и готовность к работе

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям