Школа анализа данных машинное обучение
Обновлено: 02.07.2024
Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.
- Длительность 19 месяцев
- Помощь в трудоустройстве
- 7 курсов в одной программе
- Доступ к курсу навсегда
На рынке не хватает специалистов по Data Science
включая Сбербанк, Яндекс и Тинькофф, ищут специалистов по Data Science
зарплата начинающего специалиста
Кому подойдёт этот курс
Вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.
Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.
Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.
Чему вы научитесь
Освоите самый популярный язык для работы с данными.
Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
- Применять нейронные сети для решения реальных задач
Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.
Помогаем построить карьеру мечты
Вас ждёт индивидуальная карьерная консультация, помощь в оформлении резюме и портфолио. На основе ваших пожеланий подберём подходящие вакансии, подготовим к собеседованию и сделаем всё, чтобы вы получили оффер.
За 2021 год мы трудоустроили более 1000 студентов на работу по новой профессии
Программа
Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.
Ваше резюме после обучения
- Должность Специалист по машинному обучению
- Зарплата от:100 000 ₽
- Владение Python для машинного обучения
- Применение алгоритмов машинного обучения
- Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Написание рекомендательных систем
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
- Работа с нейронными сетями
- Работа с библиотеками pandas, numpy, matplotlib
Диплом Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
Если вы только начинаете знакомиться с анализом данных, то мы рекомендуем пройти бесплатный вводный курс в Яндекс.Практикуме. На курсе вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python.
Даже если вы не учитесь в ШАДе, у вас всегда есть возможность пройти онлайн-курсы на платформе Coursera , созданные при поддержке преподавателей ШАДа.
Онлайн-учебник по машинному обучению от ШАД — для тех, кто не боится математики и хочет разобраться в технологиях ML. Вы изучите классическую теорию и тонкости реализации алгоритмов, пройдя путь от основ машинного обучения до тем, которые поднимаются в свежих научных статьях.
Учебник познакомит вас с наиболее важными аспектами ML. Он:
- освежит знания о важных для машинного обучения разделах математики;
- объяснит, как учить модели и оценивать их качество;
- даст представление о том, как ML применяется на практике;
- расскажет о подходах к осмыслению принципов работы нейросетей и о том, какие идеи глубинного
- обучения сильнее прочих повлияли на развитие ML-отрасли.
И это лишь часть того, что вы узнаете! Над каждой главой трудились преподаватели и выпускники Школы анализа данных, учёные и практики из ML-индустрии. Авторы аккумулировали свои знания и многолетний опыт, создав понятное и актуальное пособие по машинному обучению. Сейчас доступна лишь базовая часть учебника. Новые главы будут опубликованы позднее, поэтому следите за обновлениями.
Машинное обучение и анализ данных
Специализация от Яндекса и МФТИ
на платформе Coursera
Data scientist — очень перспективная специальность. Анализ данных и машинное обучение всё чаще используются в инновационном бизнесе, фундаментальной науке и прикладных исследованиях.
Слушателю нужна базовая математическая подготовка на уровне младших курсов технического вуза. Не страшно, если вы учились давно — преподаватели помогут освежить знания.
Одновременно классные специалисты и опытные преподаватели. Разрабатывают продукты в Яндексе и в других компаниях, преподают в МФТИ и в Школе анализа данных Яндекса.
О программе
Программа специализации состоит из пяти курсов. Вы освоите работу с данными от и до — сбор, оценка, обработка, результаты.
- формулировать задачи анализа данных, относящиеся к разным классам машинного обучения;
- использовать разные алгоритмы и классы моделей машинного обучения для решения прикладных задач;
- с помощью статистических методов строить корректные выводы по полученным данным.
В программе обучение с учителем, обучение без учителя, решающие деревья, случайные леса, кросс-валидация и многое другое.
Программа заканчивается выполнением практического проекта — вы самостоятельно решите большую аналитическую задачу.
Преподаватели
Chief Data Scientist в Mechanica AI. Раньше руководила анализом больших данных в Yandex Data Factory.
Отзывы
Я увидел рекламу этой специализации на Хабре и решил пройти её в качестве знакомства с анализом данных и машинным обучением.
Очень понравилась адекватная разбивка по неделям, удается идти по графику без спешки в отличие от многих других курсов.
Большое спасибо за курс!
Шикарный курс. Особо благодарен за задачу про червивые яблоки из Турции. Благодаря ей я до сих пор не помню формулу Байеса, но теперь понимаю и в любой момент могу воспроизвести. Почему-то это главный восторг. Помимо статистики, очень классное и внятное объяснение математики было в целом. Может только про определитель и СВД западает, я скоро забуду опять, как-то интуитивного понимания не сложилось в голове. Зато понял методы оптимизации и матричные операции. Спасибо!
Хочу поблагодарить преподавателей за очень и очень приятную подачу. Рассказывают достаточно доступно, интересно, и в то же время после просмотра ты понимаешь, что узнал что-то реально полезное и, по обычным меркам, сложное, хотя вот сложность из-за подачи как раз и не ощущается, потому что приводятся очень хорошие примеры и аналогии. Приятно, что преподаватели сами по себе очень компетентные люди, интересующиеся тем, чем занимаются.
Специализация опубликована на платформе Coursera, стоимость определяется ценовой политикой платформы.
Получите востребованную специальность, решайте более сложные задачи,
повысьте продуктивность сотрудников.
Cпециализация на
Для кого эта
специализация
Для
выпускников
и студентов
инженерных, технических
и естественно-научных факультетов,
которые не изучали анализ данных,
но хотят получить востребованную специальность и хорошо зарабатывать.
Для
профессиональных
аналитиков
Для
директоров
компаний
которые понимают важность анализа данных и хотят обучить сотрудников, чтобы повысить их эффективность.
Особенности
специализации
от А до Я
Программа подходит людям, незнакомым с анализом данных. Серия курсов постепенно, от простого к сложному, погружает в предмет. В первом курсе рассказывается о математическом аппарате и основах программирования на Python.
Вам будет намного легче учиться, если вы уже знакомы с математической статистикой (программа алгебры старших классов — теория вероятности, линейные уравнения), а также с синтаксисом языка Python.
Полностью на русском
Это отличная возможность получить современные навыки людям, которые предпочитают обучение на русском.
Дистанционно
Massive open online course — массовый открытый онлайн курс (одна из форм дистанционного образования).
: вы смотрите лекции в удобное для вас время и получаете различные форматы заданий в виде тестов и перекрестных проверок.
Дипломный проект,
применимый на практике
В финальном проекте вы сможете применить полученные знания к реальным данным в электронной коммерции, социальных медиа, информационном поиске, бизнес-аналитике. Вы пройдете все этапы анализа данных — от подготовки до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в портфолио появится проект, который смело можно указать в резюме и показать работодателю на собеседовании.
Трудоустройство
в топовые компании
Успешно оконченная специализация открывает путь в передовые компании России и мира. Мы не обещаем сразу топовые позиции, но гарантируем рассмотрение вашей кандидатуры в приоритетном порядке.
Лекторы
Константин Воронцов
Доктор физико-математических наук, профессор РАН, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН, преподаватель ШАД.
Вадим Стрижов
Евгений Рябенко
Евгений Соколов
Виктор Кантор
Эмели Драль
Chief Data Scientist в Mechanica AI. Раньше руководила анализом больших данных в Yandex Data Factory.
Программа обучения
5 курсов
Дипломный проект
Аттестационный экзамен
среднее время прохождения программы 6-9 месяцев
3-6 часов в неделю
дистанционное участие
Неделя 1
Неделя 2
Библиотека Python и линейная алгебра.
Неделя 3
Оптимизация и матричные разложения.
Неделя 4
Анализ данных и машинное обучение опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понять методы анализа данных.
Первый курс сформирует этот фундамент. Мы без сложных формул и доказательств раскроем смысл математических понятий и объектов.
Неделя 1
Машинное обучение и линейные модели.
Неделя 2
Линейные модели и оценка качества.
Неделя 3
Решающие деревья и композиции моделей.
Неделя 4
Нейронные сети и обзор методов.
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем — это возможность предсказать величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Например, уровень пробок на участке дороги, возраст пользователя по его действиям в интернете, цену на подержанную машину. На этом курсе вы научитесь формулировать и решать такие задачи.
Неделя 1
Неделя 2
Понижение размерности и матричные разложения.
Неделя 3
Визуализация данных и поиск аномалий.
Неделя 4
Из курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
Неделя 1
Основы статистики и проверка гипотез.
Неделя 2
АБ-тесты: основы планирования, дизайн и интерпретация результатов.
Неделя 3
Неделя 4
Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. 99% данных содержат "шум", поэтому выводы на их основе не верны, а только вероятны. На этом курсе вы научитесь строить корректные выводы, оценивать параметры, проверять гипотезы и устанавливать причинно-следственные связи.
Неделя 1
Неделя 2
Неделя 3
Неделя 4
Рекомендации и ранжирование.
В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов.
Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения.
Финальный проект даст вам возможность проверить свои силы и применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Вы самостоятельно сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск и бизнес-аналитика.
Прогнозирование оттока клиентов
Прогнозирование временных рядов на карте
Анализ тональности отзывов
Получи востребованную специальность и диплом о профессиональной переподготовке МФТИ
Отзывы
студентов
Очень хороший старт, позволил многое вспомнить и систематизировать. Если есть понимание из мат. анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом. Команде, работавшим над курсом хочется сказать слова благодарности и пожелания не снижать планку в дальнейшем.
Отличный курс от одного из лучших учебных заведений России. Прекрасно подойдёт для желающих начать изучение Machine Learning. В достаточной степени образно объяснены базовые понятия, приведены примеры и ссылки для дальнейшего самостоятельного изучения материала (или повторения забытого после вуза). Практические задания просты и снабжены исчерпывающими примерами.
Курс рассчитан на аудиторию с навыками программирования, хотя задания более чем на 20 строк кода здесь не встречаются.
Курс позволяет освежить в памяти основы математики, которые были успешно забыты после полученных зачетов и экзаменов в институте. Позволяет изучить что-то новое как для меня была статистика и Python. И всё в курсе очень профессионально и доступно подано, так что хочется учиться и выполнять проверочные работы, что, например, не всегда наблюдается в том же институте. Остался очень доволен курсом и планирую дальше продолжать специализацию.
Большое спасибо за курс!
Я в данный момент приближаюсь к завершению своей подготовки по машинному обучению и вскоре буду искать работу. Ваша серия курсов очень помогла в освоении этого тернистого пути. Хотелось получить именно глубокое понимание обсуждаемых тем. И 41 из 1058 (надеюсь, только пока) место в конкурсе kaggle от Bosch, на мой взгляд, подтверждает высокое качество освоения материала.
К сожалению, лично для меня освоение такой масштабной области как машинное обучение, оказалось физически и психически слишком неподъёмным при совмещении с основной работой. Поэтому бросила работу и последние месяцы плотно занимаюсь обучением. О чём, кстати, не жалею. Качество усвоения намного выше, чем при учёбе только по выходным.
Хочу поделиться несколькими мыслями о курсе "Математика и Python для анализа данных".
Я увидел рекламу этой специализации на хабре и решил пройти её в качестве знакомства с анализом данных и машинным обучением.
Очень понравилась адекватная разбивка по неделям, удается идти по графику без спешки, в отличие от многих других курсов.
Большое спасибо за курс!
Шикарный курс. Особо благодарен за задачу про червивые яблоки из Турции. Благодаря ей я до сих пор не помню формулу Байеса, но теперь пониманию и в любой момент могу воспроизвести. Почему-то это главный восторг. Спасибо, Евгений. Так же хочется еще раз поблагодарить Евгения за отзывчивость в слэке и объяснение отличий доверительных интвервалов от предсказательных.
Помимо статистики, очень классное и внятное объяснение математики было в целом. Может только про определитель и свд западает, я скоро забуду опять, как-то интуитивного понимание не сложилось в голове. Зато понял методы оптимизации и матричные операции. Спасибо!
Хочу поблагодарить преподавателей за очень и очень приятную подачу, приятную в том плане, что они рассказывают достаточно доступно, интересно и в то же время после просмотра ты понимаешь, что узнал что-то реально полезное и, по обычным меркам, сложное, хотя вот сложность из-за подачи как раз и не ощущается, потому что приводятся очень хорошие примеры и аналогии.
Приятно, что преподаватели сами по себе очень компетентные люди, интересующиеся тем, чем занимаются. Понравился раздел "Дополнительные материалы", где приводятся различные интересные ссылки на ресурсы, статьи и картиночки. В общем, огромное Вам СПАСИБО!
As a former MIPT alumni, I enjoyed with brilliant teaching of Emely Drayl, Viktor Kantor, Evgeniy Sokolov and Evgeniy Ryabchenko. They helped me to brush up my knowledge in Linear Algebra and Probability and begin to learn Python at last (currently I work on C++). Great thanks!
Hope to prolong this spec study with enthusiasm, hope to realize my future projects with help of taken courses.
Были очень интересные практические задания. Некоторые из них потребовали довольно много времени, но это того стоило. Параллельно пришлось подтягивать математику, что очень полезно само по себе. Тем, кто будет проходит этот курс в будущем, рекомендую освежить знания по статистике и теории вероятностей — это сильно пригодится.
Из преподавателей отдельно отмечу Евгения Соколова, который очень просто и доступно объяснил тему решающих деревьев. Еще запомнилась одна из лекций Эмели Драль, где она на примерах показала типичные ошибки начинающих специалистов по анализу данных. Остальные ребята тоже отлично справились со своим делом.
Курс очень крутой. Ни разу не пожалел, что записался.
25 лет, по образованию специалист по информационной безопасности, около 3 лет работала разработчиком.
«Взяла этот курс, так как очень люблю машинное обучение и анализ данных. До этого проходила курсы от зарубежных ВУЗов, как только появился курс на русском языке — сразу записалась. Хотя многие темы были мне известны, все равно было интересно и полезно (особенно статистика!), и были новые материалы, с которыми не работала.
Выполнила первый проект — хорошо документированный, интересный, наиболее приближенный к науке и практике.
Окончил экономический факультет МГУ в 1989 году. Занимался внедрением систем ERP, экономическими исследованиями.
«Многое из курса нам преподавали еще в 80-х. С удовольствием осознал, что метод опорных векторов, SVM, мы проходили вскоре после его открытия, математика ведь не была нашим профильным предметом!
На курсе оценил практичность и простоту реализации некоторых вещей. Меня интересуют анализ временных рядов и методы кластеризации. Очень понравилось, как было сделано занятие по тематическому моделированию, но я лично не знаю, где это применять.
Студент киевского политеха, факультет прикладной математики.
«Очень крутой курс, все понравилось! Преподаватели просто топ, единственное — добавил бы еще практики. Курс сделан на высоком уровне, особенно понравилось преподавание Виктора и Евгения, импонирует их стиль подачи информации.
Бесплатный практикум для руководителей, инженеров и сотрудников предприятий. Содержит 40 видеоуроков, учебные материалы и тесты. На занятиях студенты получат.
Университет искусственного интеллекта
Университет искусственного интеллекта
Кому подойдет: Для тех, кто уже знаком с устройством и принципом работы нейросетей и хочет специализироваться на работе с естественным языком
Углубленный курс по текстам, который состоит из 12 модулей. Вебинары проходят каждую неделю по 2–3 часа. Подходит специалистам по Data Science, машинному обучению и.
Бесплатный курс по изучению фреймворка глубокого обучения на Python. Подходит новичкам в программировании, способствует развитию в профессии IT-специалистов и.
Кому подойдет: Программистам, которые хотят научиться использовать Python 3 при разработке в области искусственного интеллекта и машинного обучения
Курс нацелен на освоение Python для создания ИИ. Содержит 19 лекций, которые длятся 6,5 часов. Дополнительно включает 12 материалов для изучения. Требуются базовые.
Список платных курсов по машинному обучению
Рейтинг школ по машинному обучению
Цифровое производство
Stepik (Степик)
Moscow Coding School
Яндекс Практикум
OTUS (Отус)
Школы по машинному обучению
– Огромный выбор курсов по любым направлениям. – Качественный материал и хорошая подача. – Сотрудничает с вузами и преподавателями по всему миру. – Много полезной и прикладной информации для любого уровня. – Записи лекций всегда доступны в личном кабинете.
– Курсов на английском языке значительно больше, чем на русском. – Высокая стоимость курсов, но часто действуют скидки. – Частично информацию можно найти в свободном доступе в интернете. – Качество материала сильно зависит от преподавателя. – Чаще всего нет фидбэка от лектора – зависит от курса.
Читайте также: