Машинное обучение или ML — это процесс обучения нейронных сетей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных.

Курс: Машинное обучение

 Когда:                           

 Формат обучения: офлайн

В первую очередь нужно знать Python. Курс рассчитан для студентов с прокаченными навыками программирования. Окончив курс и успешно сдав тестирование вы станете востребованным специалистом на рынке сверх большого спроса.

 

С 2012 по 2019 годы количество вакансий специалистов по Data Science и машинного обучения выросло в 20 раз. 

Average Machine Learning Engineer Salary (PayScale.com) $111,217 (в год)

Программа курса:
 

  • Обработка данных с помощью SkLearn - нормализация, диксеритзация, очистка от аномалий, уменьшение размерности, пропуски

  • Классификация - Метрики оценки качества. Логистическая регрессия. Метод опорных векторов. Деревья решений.

  • Ансамбли моделей - bagging (корреляция ответов и результат, random forest - неустойчивость деревьев), bias-variance trade-off (RF и GBDT), boosting, XGBoost. Методы построение композиции (усреднение, бустинг, блендинг, стекинг), GBM и бустинг, сравнение Random forest и GBDT
    Interpretable ML - Interpret XGBoost, Lime, Shap, <...>

  • Кластеризация применение. K-Means, DBSCan, other. Метрики качества кластеризации. Введение в нейронные сети.

  • RNN - приложения, модели.

  • NLP - от BoW до BERT  

     

Продолжительность 24 часа, проектная работа, итоговое тестирование, выдача сертификата

Преподаватели

Тимур Бакибаев

 

Ph.D. Ведущий Data Engieneer в SAP. Основатель Data Science Academy

Кирилл Якунин

 

Ph.D. Lead Data Scientist в IICT 

 

Наши выпускники получают стажировки и job offers в крупных и динамичных компаниях страны

стоимость курса

120 000 тенге

при полной оплате получаете 10% скидку,

также есть возможность оплаты в рассрочку