Обзор курса Machine Learning и Deep Learning от SkillFactory в 2024 году

14 минут

1 прочтение

29 июля

В современном мире машинное обучение и нейросети играют ключевую роль в развитии технологий и цифровой экономики. Курсы по этим темам предлагают уникальные возможности для изучения и практического применения современных алгоритмов и методов, открывая новые перспективы в карьере и личностном развитии.

Программа курса «Deep Learning»

Скидка 50% по промокоду на все курсы! - SPRING50.
Активировать Промокод

Курс «Deep Learning» от SkillFactory предлагает углубленное изучение методов глубокого обучения, начиная с основных принципов и заканчивая продвинутыми приложениями в различных областях.

Одной из ключевых тем курса является создание нейронных сетей для распознавания рукописных цифр на языке Python. Студенты изучат применение моделей на примере датасета FashionMNIST с использованием фреймворка Keras, что позволит им овладеть основами классификации изображений.

Далее курс переходит к более сложным задачам, включая распознавание изображений в датасете CIFAR-10 с помощью сверточных нейронных сетей и улучшение их производительности.
Студенты также будут дообучать нейронные сети для задачи классификации изображений на примере ImageNET и для сегментации людей в датасете COCO.
Особое внимание уделено практическим навыкам: создание нейросетей для детекции объектов, включая логотипы брендов, и разработка чат-ботов на базе рекуррентных нейросетей. Студенты также изучат применение алгоритма DQN для создания агентов игры в Pong и создание нейросетей GAN для генерации изображений.

Краткая программа курса «Machine Learning PRO»

Курс «Machine Learning PRO» представляет собой глубокое погружение в мир машинного обучения с применением передовых методов и технологий.

Основной акцент программы делается на практическое применение знаний под руководством опытных наставников на протяжении всего обучения. Этот курс идеально подходит для тех, кто стремится не только овладеть теоретическими основами машинного обучения, но и научиться применять их в реальных задачах.

Программа начинается с изучения основных задач и методов машинного обучения, включая работу с регрессией. Студенты изучают линейные и логистические регрессии, а также осваивают методы предобработки данных, такие как feature engineering и визуализация данных. Каждый модуль курса включает более 40 задач, которые помогают закрепить полученные знания и умения.
Одним из ключевых аспектов курса является обучение без учителя, включая кластеризацию данных и работу с текстами. Студенты также изучают tree-based алгоритмы, включая деревья решений и ансамбли, и осваивают методы анализа временных рядов с использованием линейных моделей и XGBoost.
Курс включает в себя обучение построению рекомендательных систем с использованием SVD-алгоритма и оценку их качества. Особое внимание уделяется оценке результатов алгоритмов по различным метрикам и визуализации процесса обучения.
Завершающим этапом курса является участие в финальном хакатоне на платформе Kaggle, где студенты могут продемонстрировать свои знания и навыки в практическом применении. Этот этап не только закрепляет полученные знания, но и подготавливает студентов к реальным вызовам в области машинного обучения.

Как проходит обучение

Дополнительная скидка 5% на все курсы по промокоду! - PARTNER.
Активировать Промокод

Обучение на курсе «Machine Learning PRO» предоставляет удобную возможность изучать материалы онлайн из любой точки мира. Новые модули открываются еженедельно, что позволяет студентам углубленно изучать каждую тему перед переходом к следующему этапу.

Практические задания основаны на реальных кейсах бизнеса, что помогает студентам непосредственно применять изученные алгоритмы Deep Learning в различных сценариях.
Особое внимание уделяется поддержке студентов: наставники доступны для консультаций, а общение с сокурсниками осуществляется через закрытые мессенджеры. Завершающим этапом курса является выпускной хакатон, где студенты могут продемонстрировать свои навыки в реальном проекте.

Стоимость курса обучения в рассрочку и полной оплате

Курс «Machine Learning PRO» предлагает различные варианты оплаты, что делает его доступным для широкой аудитории студентов. Студенты могут выбрать между оплатой в рассрочку или полной оплатой с значительной скидкой.

Стоимость обучения в рассрочку составляет 4 825 рублей в месяц, что позволяет распределить финансовую нагрузку на период обучения. Этот вариант особенно удобен для тех, кто предпочитает управлять своими финансами в долгосрочной перспективе.
Для тех, кто готов сделать полную оплату курса, предусмотрена значительная экономия. Стоимость при полной оплате снижается до 2 895 рублей в месяц благодаря скидке 40%. Этот вариант особенно выгоден для тех, кто может себе позволить инвестировать средства заранее и получить максимальную выгоду от обучения.

Обе опции позволяют студентам выбрать наиболее подходящий способ оплаты в зависимости от их финансовых возможностей и личных предпочтений. Это делает курс «Machine Learning PRO» не только доступным, но и гибким в плане финансирования, что важно для многих потенциальных студентов, стремящихся получить качественное образование в области машинного обучения.

Курс по машинному обучению и нейросетям подойдет вам, если вы начинающий Data Scientist, программист на Python или аналитик с опытом работы с данными

Дополнительная скидка 5% к скидке на сайте! - promokong.
Активировать Промокод

Курс «Machine Learning PRO» идеально подходит для тех, кто только начинает свой путь в Data Science и уже владеет основами Python, математики и статистики.

Программа поможет систематизировать и углубить знания, полученные ранее самостоятельно или на бесплатных онлайн-курсах, а также применить их на практике через создание и обучение моделей машинного обучения.
Для программистов, уже работающих с задачами нейронных сетей на Python, курс предложит возможность освоить основные алгоритмы машинного обучения и расширить навыки создания нескольких типов нейронных сетей.
Аналитики с опытом работы с Python и большими объемами данных смогут научиться эффективно решать задачи машинного обучения, применять методы предобработки данных и разрабатывать чат-ботов на базе нейросетей.

Курс не только предоставляет необходимые теоретические знания, но и ориентирован на практическое применение, что делает его полезным инструментом для развития профессиональной карьеры в области анализа данных и машинного обучения.

Самая востребованная технология искусственного интеллекта: основные тенденции и применения

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) находят все более широкое применение в современном мире, охватывая различные сферы от бизнеса до науки. Курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» представляет собой отличную возможность для тех, кто стремится овладеть программированием глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения.

Программа курсов требует базового уровня знания языка Python и охватывает все классические алгоритмы машинного обучения — от простых деревьев решений до сложных систем рекомендаций. Студенты научатся создавать и настраивать различные типы нейронных сетей, что позволяет им применять современные технологии ИИ в практических проектах.
Одной из ключевых особенностей курса являются хакатоны и соревнования на платформе Kaggle, где студенты могут применить полученные знания в реальных условиях и сравнить свои результаты с другими специалистами по всему миру.

ИИ продолжает эволюционировать, проникая во все новые области, от автоматизации до медицинских исследований и финансового анализа. Курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» не только подготовит специалистов, способных эффективно применять современные технологии ИИ, но и вдохновит на новые идеи и разработки в этой динамично развивающейся области.

Уже к середине курса вы сможете разработать модели предсказания, создать систему рекомендаций и увеличить продажи в рознице

Скидка 50% по промокоду на все курсы! - SPRING50.
Активировать Промокод

Курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» предоставляет уникальные возможности для развития практических навыков в области Data Science уже на половине пути. Студенты смогут освоить создание моделей предсказания, например, кредитного рейтинга, что является ключевым инструментом в финансовой аналитике и рисковом менеджменте.

Кроме того, в рамках курса вы научитесь разрабатывать системы рекомендаций, способные предлагать пользователям подходящие товары на основе анализа их предпочтений и покупательного поведения. Это значимо для электронной коммерции и интернет-ритейла, где персонализированные рекомендации могут значительно увеличить конверсию.
Важным аспектом является также возможность разработки моделей для увеличения продаж в розничном бизнесе. Студенты курса научатся анализировать данные о покупках и поведенческие паттерны потребителей, что поможет оптимизировать ассортимент и маркетинговые стратегии компаний.

Курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» рассчитан на достижение уровня middle в области Data Science уже к середине обучения, предлагая практические проекты и задачи, которые способствуют глубокому пониманию и применению освоенных методов и моделей.

Вы научитесь программировать на Python, анализировать данные и работать с моделями машинного обучения

Курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» предоставляет превосходные возможности для изучения программирования на Python и его применения в анализе и обработке данных. Студенты освоят навыки работы с различными источниками данных, включая базы данных, файлы и данные из интернета, что является ключевым аспектом для успешного Data Scientist.

Основной акцент курса делается на работу с моделями и алгоритмами машинного обучения. Студенты научатся выбирать подходящие методы для решения конкретных задач, проводить анализ данных, создавать и оптимизировать модели для прогнозирования, классификации, кластеризации и других задач.
Курс предлагает практические проекты и задачи, которые позволяют студентам непосредственно применять полученные знания и навыки. Это помогает углубить понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения и развить уверенность в их применении на практике.

В результате обучения на курсе «Machine Learning Pro + Deep Learning» студенты приобретают необходимые компетенции для работы с данными, используя Python как основной инструмент для анализа, обработки и построения моделей машинного обучения.

На курсе обучение не заканчивается

Дополнительная скидка 5% на все курсы по промокоду! - PARTNER.
Активировать Промокод

После завершения курса «Machine Learning Pro + Deep Learning» студенты получают не только сертификат о прохождении, подтверждающий их компетенции в области машинного обучения и нейронных сетей, но и ценный опыт, который можно применить на практике. Это открывает двери к возможностям трудоустройства и стажировок в ведущих компаниях, где ценятся специалисты с глубокими знаниями в области анализа данных и машинного обучения.

Студенты также получают практические навыки, реализовавшиеся проекты, которые могут значительно укрепить их резюме и портфолио. Это включает разработку моделей для предсказания, систем рекомендаций и улучшения продаж в розничном бизнесе, что демонстрирует их способности и готовность к реальным проектам.
Одним из ключевых преимуществ курса является возможность вступить в сообщество специалистов, где студенты могут обмениваться опытом, получать полезные знакомства и поддержку коллег и наставников. Это помогает не только в профессиональном росте, но и в создании долгосрочных связей в индустрии машинного обучения.
Обучение на курсе организовано в интерактивной и доступной форме, что способствует лучшему усвоению материала. Студенты имеют возможность выбирать удобный для себя ритм обучения и получать постоянную поддержку и объяснение материала от преподавателей и специалистов.
Курс обеспечивает обилие практических заданий, которые помогают закрепить теоретические знания и развить практические навыки. Кроме того, студенты имеют доступ к дополнительным материалам и ресурсам для более глубокого изучения темы и расширения своих знаний.
Гибкость перехода между потоками обучения позволяет студентам адаптировать курс под свои потребности и темп обучения. Это особенно важно для тех, кто стремится совмещать обучение с работой или другими обязательствами.
Возможность занятия фрилансом после курса открывает дополнительные перспективы для применения полученных знаний и навыков в реальной практике, что делает курс еще более ценным для будущих специалистов в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Партнеры курса «Data Scientist»: возможности стажировки и сотрудничества

Одним из значимых преимуществ курса «Data Scientist» является возможность прохождения стажировки в компании EORA для лучших студентов. Это открывает участникам курса широкие перспективы для применения полученных знаний на практике и начала карьеры в сфере анализа данных и машинного обучения.

Курс входит в программу «Профессия Data Scientist», что дает студентам дополнительные гарантии качества обучения и соответствия его современным требованиям рынка труда. Это также подчеркивает престиж и актуальность курса, делая его привлекательным для тех, кто стремится получить глубокие знания и успешно начать карьеру в области анализа данных.
Партнерство с EORA предоставляет не только стажировочные возможности, но и возможность сотрудничества для выпускников курса, что способствует долгосрочной интеграции в профессиональное сообщество и развитию карьерных перспектив в сфере Data Science.

Эта инициатива позволяет участникам курса не только получить академические знания, но и непосредственно применить их на практике, что является важным шагом в профессиональном росте в современном мире данных и аналитики.

Медианная зарплата специалиста по нейросетям в России: статистика и данные

Согласно последним данным с сайта, медианная зарплата специалиста по нейросетям в России составляет 200 000 ₽. Этот показатель отражает среднюю зарплату специалистов в данной области, учитывая разнообразие уровней опыта и региональные особенности.

На текущий момент в России доступно 1154 вакансии для специалистов по нейросетям. Это свидетельствует о высоком спросе на квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

Эти данные подчеркивают значимость и актуальность профессии специалиста по нейросетям на современном рынке труда в России. Высокая медианная зарплата свидетельствует о том, что специалисты с такими навыками ценятся работодателями, что делает эту область привлекательной для профессионального развития и карьерного роста.

FAQ

Что включает в себя программа курса «Machine Learning PRO»?

Программа включает изучение основных задач и методов машинного обучения с решением более 40 практических задач, включая работу с регрессией и кластеризацией. Также осваивается работа с временными рядами и построение рекомендательных систем.

Как проходит обучение на курсе «Machine Learning PRO»?

Обучение проходит онлайн с новыми модулями, открывающимися каждую неделю. Включены практические задания на основе реальных кейсов и поддержка через закрытые мессенджеры.

Каковы условия оплаты курса «Machine Learning PRO»?

Курс можно оплатить полностью с получением скидки 40% или в рассрочку по 4 825 ₽ в месяц.

Кому подходит курс по машинному обучению и нейросетям?

Курс подходит для начинающих Data Scientist, программистов на Python и аналитиков с опытом работы с данными, желающих углубить знания в машинном обучении и создать нейронные сети.

Какие возможности открыты для выпускников курса «Machine Learning PRO»?

Выпускники получают сертификат, помощь с трудоустройством и стажировкой, добавление самостоятельно реализованных проектов в портфолио, а также доступ к сообществу специалистов и дополнительные материалы.

Каковы статистические данные по медианной зарплате специалистов по нейросетям в России?

Медианная зарплата специалиста по нейросетям составляет 200 000 ₽, доступно более тысячи вакансий.

Какие преимущества предлагает курс по machine learning и deep learning?

Курс ориентирован на практику с фокусом на программирование глубоких нейронных сетей и включает опытных преподавателей из ведущих компаний.

Какие возможности предоставляются студентам в рамках курса «Data Scientist»?

Лучшие студенты имеют возможность прохождения стажировки в компании EORA, входящей в программу «Профессия Data Scientist».

Заключение

В статье были рассмотрены ключевые аспекты курсов по машинному обучению и нейросетям, охватывающие широкий спектр тем — от базовых принципов до глубоких алгоритмов и их практического применения. Курсы предлагают студентам возможность систематизировать знания и применять их на реальных кейсах, что делает обучение не только теоретически ценным, но и практически ориентированным.

Важно отметить, что сфера искусственного интеллекта и машинного обучения стремительно развивается, и специалисты в этой области всегда востребованы на рынке труда. Полученные на курсах знания и навыки открывают двери к новым карьерным возможностям и позволяют с легкостью адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка.
Помимо профессиональных выгод, обучение в таких курсах также способствует личностному росту, развитию аналитического мышления и умению решать сложные задачи. Исследование новых технологий и применение их на практике вносит вклад в развитие цифровой экономики и общества в целом.

Завершая статью, важно подчеркнуть, что обучение в сфере машинного обучения и нейросетей — это не только инвестиция в карьеру, но и в будущее, где технологии играют все более значимую роль в нашей повседневной жизни.