ТОП-20 рекомендуемых онлайн-курсов по машинному обучению 2025 года

[Skillbox] Специалист по компьютерному зрению дронов и нейросетям

Стоимость: 89 359 руб.

Длительность обучения: 8 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillbox.ru/course/computer-vision/

Курс посвящен изучению компьютерного зрения и нейросетей в применении к робототехнике, в частности, к дронам. Обучение фокусируется на практическом применении технологий машинного обучения для решения реальных задач в различных отраслях, таких как сельское хозяйство и логистика.

Для кого этот курс:

Курс подходит для тех, кто интересуется машинным обучением и хочет научиться применять его в робототехнике. Требуются знания математики на уровне выпускника средней школы.

Особенности обучения:

• Спикеры – специалисты из Сколтеха с опытом работы с нейросетями в разных отраслях.
• Практическая направленность – разбор кейсов из реальных проектов.
• Финальный проект для портфолио.

Формат обучения:

• Обучение на онлайн-платформе Skillbox.
• Видеолекции, практические задания, проверка работ кураторами-экспертами.
• Бессрочный доступ к материалам курса.
• Гибкий график обучения.
• Общение с экспертами на вебинарах и в Telegram-чате.

Программа обучения:

1. Python для инженеров: основы разработки, расширенные возможности, символьные и численные расчеты, визуализация данных, обработка данных, взаимодействие с ОС и оборудованием.
2. Математика для робототехников: линейная алгебра, математический анализ, дифференциальные уравнения, теоретическая механика, теория вероятностей и статистика.
3. Компьютерное зрение и нейросети для роботов: специфика AI-индустрии, постановка задач машинного обучения, обучение нейросетей (YOLO, U-Net), сбор и разметка данных, управление AI-проектами, финальный проект.

Чему научитесь:

После обучения вы сможете разрабатывать решения в области машинного обучения и компьютерного зрения, программировать на Python для роботов, обучать машины видеть и анализировать данные. Вы научитесь применять различные нейросети, работать с Python-библиотеками (PyTorch, Keras, TensorFlow), понимать принципы функционального программирования и использовать математику в робототехнике. Выпускники смогут решать индустриальные задачи, например, обучать дроны для картографии и сельского хозяйства, создавать системы безопасности на производстве.

Инструменты и технологии:

Python, PyTorch, Keras, TensorFlow.

Сертификат:

Выдается сертификат установленного образца по окончании обучения.

[ProductStar] Data Science: быстрый старт (2 мес)

Стоимость: 46 900 руб.

Длительность обучения: 2 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://productstar.ru/analytics-mini-course-datascience

Интенсивный онлайн-курс позволит вам изучить Data Science всего за пару месяцев. Вы сможете освоить необходимые навыки, начиная с основ Python и заканчивая продвинутыми инструментами, такими как Hadoop. Вы сами выбираете темп прохождения курса, занимаясь после работы или в выходные.

Особенности обучения:

• Практическая направленность: оттачивайте навыки на кейсах после каждого урока.
• Гибкий график обучения.
• Возможность получить все необходимые навыки и собрать проекты для резюме.

Программа обучения:

Курс состоит из 12 блоков и воркшопов, которые охватывают следующие темы:

1. Python: быстрый старт (типы данных, функции, классы, ошибки, строки, условия, циклы, списки и словари).
2. Библиотеки для анализа данных (Pandas, визуализация).
3. Знакомство с машинным обучением (задачи, ключевые инструменты и их применение).
4. Основные модели машинного обучения (линейная регрессия).
5. Бинарная классификация.
6. Валидация.
7. Решающие деревья.
8. Feature Engineering, Feature Selection.
9. Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж.
10. Воркшоп: скоринг кредитного портфеля.

Чему научит курс:

• Писать код на Python.
• Работать с Machine Learning.
• Работать с рекомендательными системами.
• Переносить проекты на Hadoop.

Инструменты, которые изучат на курсе:

• Python
• Pandas
• Machine Learning
• Hadoop

Для кого этот курс:

Курс подходит для тех, кто хочет с нуля освоить Data Science и получить базовые навыки в этой области.

[Skillfactory] Математика и Machine Learning для Data Science

Стоимость: 50 040 руб.

Длительность обучения: 5.5 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillfactory.ru/matematika-i-machine-learning-dlya-data-science

Этот курс по машинному обучению ориентирован на глубокое понимание математических основ, лежащих в основе Data Science. Он направлен на то, чтобы сделать специалистов универсальными и способными решать нестандартные задачи, создавать собственные архитектуры, понимать законы математики и статистики в машинном обучении и нейронных сетях.

Для кого этот курс:

Курс предназначен для тех, кто начинает свой путь в Data Science и стремится достичь уровня Senior. Он подойдет как новичкам, так и тем, кто уже имеет базовые знания в области машинного обучения и хочет углубить свое понимание математических принципов.

Особенности обучения:

• Понятное объяснение математики, без углубления в фундаментальную математику.
• Практическая направленность: решение реальных задач из области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
• Применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях.
• Поддержка ментора и общение с единомышленниками в сообществе.
• Формат обучения онлайн.
• Длительность обучения 5.5 месяцев.

Программа обучения:

Программа состоит из двух основных блоков: математика для Data Science и Machine Learning. В блоке "Математика" изучаются:

• Линейная алгебра: векторы, матрицы, системы линейных уравнений, сингулярное разложение.
• Математический анализ: функции, производные, градиент, градиентный спуск, методы оптимизации.
• Теория вероятности и статистика: описательная и математическая статистика, комбинаторика, распределения, корреляции, теорема Байеса.
• Временные ряды и другие математические методы.

В блоке "Machine Learning" рассматриваются:

• Введение в машинное обучение.
• Методы предобработки данных.
• Регрессия.
• Кластеризация.
• Tree-based алгоритмы.
• Оценка качества алгоритмов.
• Временные ряды в машинном обучении.
• Рекомендательные системы.

Чему научит курс:

Курс научит применять математические знания для построения моделей машинного обучения, понимать принципы работы алгоритмов, работать с данными, строить и оценивать модели, в том числе, решать задачи регрессии, кластеризации, работать с временными рядами и рекомендательными системами. В результате обучения студенты смогут решать не типовые задачи и создавать собственные архитектуры в Data Science.

Процесс обучения:

1. Изучение подготовительных материалов онлайн.
2. Выполнение практических заданий разной сложности, включая решение задач на Python и реальных кейсов.
3. Общение с однокурсниками и получение обратной связи от ментора.
4. Сдача выпускного экзамена.

После окончания курса выпускники получают сертификат, доступ к чату выпускников, консультации по дальнейшему развитию и готовые решения для использования на практике.

[Нетология] Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Стоимость: 56 700 руб.

Дата начала: 26 февраля 2025

Длительность обучения: 10 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://netology.ru/programs/machine-learn

Курс по машинному обучению предлагает получить прикладной опыт создания моделей машинного обучения и научиться обучать нейронные сети. Это фундамент для перехода на middle-уровень в сфере Data Science. Machine learning — это процесс создания статистических моделей для нахождения закономерностей на основе подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до рекламы и ритейла. Специалисты по машинному обучению востребованы, новые вакансии появляются каждый день. Найти для себя интересный проект можно в любой сфере.

Для кого этот курс:

• Разработчики (освоите базу для перехода в другую область, появятся новые задачи и возможность увеличить доход).
• Аналитики (получите знания, углубитесь в специализацию и выйдете на следующий уровень).
• Начинающие ML-специалисты (научитесь обрабатывать данные, строить модели и нейронные сети).

Особенности обучения:

• Обучение в удобном темпе: можно двигать дедлайны, смотреть вебинары в записи и приостанавливать обучение.
• Материалы в личном кабинете: видеолекции, вебинары, практические задания, тесты, квизы.
• Обратная связь по заданиям: эксперты дают развёрнутую обратную связь в видео, сообщениях, ответах на вебинарах.
• Поддержка наставников: помощь в сложных темах, ответы на вопросы, выполнение заданий.
• Удобный формат обучения: доступ к материалам с любого устройства, можно скачать и заниматься без интернета, приложение с напоминаниями.

Чему научитесь:

• Формулировать задачу для data science проекта.
• Подбирать алгоритмы и метрики под задачу.
• Строить модели машинного обучения с помощью Sklearn.
• Оценивать качество моделей.
• Интерпретировать результаты и составлять отчёт.

Программа обучения:

Программа курса рассчитана на 10 месяцев и включает в себя 125 часов теории и 147 часов практики. Вебинары с экспертами проходят 1-2 раза в неделю. На лекции и практические задания понадобится 8-10 часов в неделю. Программа включает такие блоки как: "Работа с признаками и построение моделей", "Введение в нейронные сети", "Рекомендательные системы", "Временные ряды", "Компьютерное зрение", "Обработка естественного языка (NLP)", "5 главных ошибок в резюме", "Менеджмент data-проектов", "Итоговый хакатон", "Дипломный проект".

Инструменты, которые изучите:
Scikit-learn, OpenCV, NLTK, Pandas, Keras.

После обучения вы получите:

• Навыки сбора и подготовки данных, очистки данных, выбора моделей, создания нейросетей, генерации текстов и изображений, создания рекомендательных систем и т.д.
• Диплом о профессиональной переподготовке.

[OTUS] Machine Learning

Стоимость: 200 000 руб.

Длительность обучения: 12 месяцев (11 месяцев + 1 месяц интенсив)

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/ml-specialization/

Специализация предлагает интенсивное обучение в области машинного обучения, которое позволит освоить навыки от начального уровня до уровня Middle ML-инженера (Data Scientist) за 12 месяцев. Программа разработана для широкого круга слушателей, желающих получить глубокие знания в этой сфере.

Для кого этот курс:

• Специалисты из IT-сферы: системные аналитики, разработчики, тестировщики, инженеры.
• Специалисты из других областей, желающие освоить машинное обучение.

Особенности обучения:

• Двухступенчатая программа обучения (5,5 месяцев каждая) + интенсив (1 месяц).
• Онлайн формат обучения с интерактивными вебинарами (2 раза в неделю по 2 академических часа).
• Доступ к записям занятий и материалам предоставляется навсегда.
• Практика на реальных датасетах.
• Активное комьюнити и общение с преподавателями.
• Групповые менторские консультации с разбором домашних заданий и обратной связью.

Формат обучения:

Обучение включает в себя интерактивные вебинары, хардкорную практику на реальных датасетах, активное комьюнити с возможностью общения с преподавателями и групповые менторские консультации с разбором домашних заданий.

Программа обучения:

Программа состоит из двух ступеней. Первая ступень (Junior) включает в себя изучение Python, основ математики для машинного обучения, построение базовых моделей, работу с базами данных и первый проект. Вторая ступень (Middle) посвящена продвинутым методам машинного обучения, Deep Learning, анализу текстовых данных и временных рядов, рекомендательным системам и завершается масштабным проектом.

Чему научит курс:

Курс обучит основам и продвинутым методам машинного обучения, работе с различными инструментами и библиотеками, необходимыми для Data Science. Выпускники смогут создавать модели машинного обучения, работать с данными, анализировать результаты и применять полученные знания на практике.

Инструменты и технологии:

Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Sklearn, Git, SQL, PyTorch, Apache Spark.

Преподаватели:

Курс ведут опытные специалисты – кандидаты и доктора наук, имеющие большой практический опыт работы в области машинного обучения и Data Science.

[GeekBrains] Профессия Machine Learning Engineer

Стоимость: 111 153,50 руб.

Длительность обучения: 12 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://gb.ru/geek_university/developer/programmer/machine-learning

Курс предназначен для подготовки специалистов в области машинного обучения, одной из самых востребованных сфер IT-индустрии. Студенты научатся создавать и обучать модели машинного обучения, в том числе нейронные сети, анализировать большие данные и разрабатывать модели прогнозирования для различных отраслей: бизнеса, медицины, промышленности и других.

Особенности обучения:

• Живые онлайн-занятия в мини-группах
• Преподаватели – опытные эксперты в сфере Data Science и Machine Learning с большим стажем работы в ведущих компаниях
• Более 500 часов практических занятий
• Обратная связь от наставников
• Актуальная программа, обновленная на 2024 год
• Помощь с трудоустройством: содействие в составлении резюме и портфолио, подготовка к собеседованиям, доступ к базе вакансий, рекомендации партнерам. Возврат денег при неудачном трудоустройстве

Формат обучения:

• Видеоуроки с безграничным доступом
• Живые онлайн-занятия по расписанию
• Практические задания и тесты после каждой темы
• Персональная обратная связь от кураторов в течение 24 часов
• Общение с экспертами и сокурсниками
• Дополнительные мероприятия: воркшопы, прямые эфиры, дизайн-спринты

Программа обучения включает:

• Введение в Data Science (158 часов практики)
• Machine Learning Junior (106 часов практики)
• Machine Learning Advanced (38 часов практики)
• Deep Learning (40 часов практики)
• Курс на выбор: Natural Language Processing или Computer Vision
• Дополнительные курсы: Основы математики, Основы статистики и теории вероятностей (базовый и продвинутый уровни)

В результате обучения студенты освоят:

• Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn
• Hadoop, Hive, SQL
• GitLab, Excel, PyCharm, Jupyter Notebook, FastAPI, Airflow
• Обучение моделей классического машинного обучения
• Получение данных из различных источников
• Построение алгоритмов для рекомендательных систем
• Очистку и преобразование данных
• Формирование пайплайнов
• Проведение разведывательного анализа
• Визуализацию данных
• Моделирование с помощью нейронных сетей
• Feature engineering
• Работу с NLP/CV задачами

По окончании курса выпускники получат официальный сертификат и портфолио с реальными проектами, такими как:

• Модель предсказания спроса на аренду автомобилей
• Модель кредитного риск-менеджмента
• Система поиска дублирующихся объявлений
• Модель предсказания оттока пользователей в социальной сети

Курс подходит для начинающих, желающих освоить профессию Machine Learning Engineer. Опыт работы с данными не требуется. Обучение рассчитано на 12 месяцев, занятия занимают 3-5 часов в неделю, что позволяет совмещать обучение с работой.

[Skillbox] Профессия Machine Learning Engineer

Длительность обучения: 12 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/

Курс предназначен для тех, кто хочет начать карьеру в сфере машинного обучения и стать ML-инженером. Специалист по Machine Learning анализирует большие объёмы информации, разрабатывает модели машинного обучения, нейросети и создаёт большие GPT-подобные языковые модели. Этот курс позволит освоить навыки, необходимые для работы в востребованной и перспективной области Data Science, которая активно развивается в различных отраслях: бизнесе, медицине, промышленности и других.

Для кого этот курс:

Курс подходит для начинающих без специальных знаний, высшего образования и опыта работы в IT. Достаточно школьного уровня математики, а знания английского языка не являются обязательными, но будут полезны.

Особенности обучения:

• Обучение на собственной образовательной платформе.
• Доступ к видеолекциям предоставляется навсегда, без жестких дедлайнов.
• Более 80 практических заданий на основе реальных задач.
• Персональная обратная связь от кураторов-экспертов в течение 24 часов.
• Поддержка команды: куратор-эксперт, HR-консультант, служба заботы.
• Обучение с учетом реальных требований рынка, без дедлайнов, в понятной форме.

Формат обучения:

• Видеолекции
• Практические задания
• Работа над проектами
• Обратная связь от кураторов
• Консультации с HR-специалистом
• Доступ к сообществу и чату

Программа обучения:

Программа курса разделена на три уровня:

1. Уровень 0: Базовая подготовка (5 месяцев): Введение в Data Science, Python, SQL, Power BI, работа с данными, основы математики и статистики.
2. Уровень 1: Погружение в Machine Learning и трудоустройство (4 месяца): Основные навыки для работы ML-junior, линейная регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети, основы анализа текстов, работа с Kaggle, проект по кредитному риск-менеджменту, помощь в трудоустройстве.
3. Уровень 2: Углубление знаний (3 месяца): Auto ML, Computer Vision, NLP, рекомендательные системы, временные ряды, Deep Learning.

Чему научит курс:

Курс научит работать с Python, SQL, FastAPI, GitLab, pandas, Airflow, Excel, PyCharm, scikit-learn, Jupyter Notebook, Hadoop, Hive, Docker, Matplotlib, numpy, Spark, Pytorch. Выпускники смогут создавать модели машинного обучения, нейросети, работать с Big Data, NLP/CV-задачами, внедрять модели в бизнес, строить пайплайны данных.

Проекты в портфолио:

• Сервис распознавания документов
• Предсказание совершения целевого действия на сайте
• Модель кредитного риск-менеджмента

Трудоустройство:

85% выпускников трудоустраиваются в течение 3 месяцев. Центр карьеры помогает с резюме, портфолио, подготовкой к собеседованиям и предоставляет доступ к вакансиям. Есть возможность получить возврат денег, если не удастся найти работу.

Дополнительные возможности:

• Дополнительные курсы по статистике, теории вероятностей и математике.
• Индивидуальные консультации с HR-специалистом.
• Доступ ко второму курсу или профессии на выбор.
• Консультации с экспертом-аналитиком.
• Пробное собеседование.
• Сертификат установленного образца.

[Skillfactory] Machine Learning и Deep Learning

Стоимость: 69 480 руб.

Длительность обучения: 20 недель

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillfactory.ru/machine-learning-i-deep-learning

Этот продвинутый комплект курсов по машинному и глубокому обучению научит вас создавать ML-модели и обучать нейронные сети, что является самой востребованной технологией искусственного интеллекта. В рамках курса вы разберетесь с разницей между Machine Learning и Deep Learning, а также научитесь подбирать нужный алгоритм для решения конкретных задач. Комплексный подход позволит вам освоить как классические алгоритмы, так и нейронные сети. Для обучения потребуется базовое знание языка Python.

Для кого этот курс:

• Новички в Data Science с уверенным знанием Python, математики и статистики.
• Программисты на Python, столкнувшиеся с задачами нейронных сетей.
• Аналитики со знанием Python, работающие с большими данными.

Особенности обучения:

Курс длится 20 недель и проходит в онлайн-формате. Обучение включает в себя практические задания, хакатоны и соревнования на Kaggle. Преподаватели курса – опытные специалисты из ведущих компаний, таких как Яндекс, NVIDIA, Сколтех и EORA.

Программа обучения:

Программа состоит из двух частей: "Machine Learning PRO" и "Deep Learning".

Machine Learning PRO включает:

• Введение в машинное обучение
• Методы предобработки данных
• Регрессия
• Кластеризация
• Tree-based алгоритмы
• Оценка качества алгоритмов
• Временные ряды
• Рекомендательные системы
• Финальный хакатон

Deep Learning включает:

• Введение в нейронные сети
• Фреймворки TensorFlow, Keras
• Сверточные нейронные сети
• Оптимизация нейронной сети
• Transfer learning & Fine-tuning
• Сегментация и детекция изображений
• NLP и Word Embeddings
• Рекуррентные нейронные сети
• Обучение с подкреплением
• Перспективы развития нейросетей

Чему вы научитесь:

Курс даст вам навыки уровня middle в Data Science. Вы научитесь программировать на Python для анализа данных, работать с различными моделями и алгоритмами машинного обучения, получать данные из разных источников (базы данных, файлы, интернет), разрабатывать модели для решения практических бизнес-задач, таких как предсказание кредитного рейтинга, увеличение продаж и создание рекомендательных систем. Вы также научитесь создавать чат-ботов и работать с нейронными сетями для распознавания и обработки изображений.

[OTUS] ML для финансового анализа

Длительность обучения: 5 месяцев

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/ml-finance/

Курс разработан для специалистов, желающих применять машинное обучение в финансовой сфере. Он подойдет ML-инженерам и разработчикам, финансовым аналитикам, а также инвесторам и трейдерам, стремящимся автоматизировать торговлю и повысить доходность.

Для кого этот курс:

• ML-инженеры и разработчики, интересующиеся финансовым анализом
• Финансовые аналитики, желающие применять машинное обучение
• Инвесторы и трейдеры, нацеленные на создание торговых ботов

Необходимые знания:

Базовое знакомство с Python, линейной алгеброй, математическим анализом, математической статистикой, а также навыки работы с ML-библиотеками (pandas, sklearn, линейная и логистическая регрессия, нейронные сети).

Чему научит курс:

• Основам финансового анализа и биржевой торговли
• Анализу финансовых инструментов, оценке рисков и формированию портфеля
• Созданию торгового робота с автоматическим проведением операций и оценкой рисков
• Размещению торгового робота на облачной платформе
• Настройке робота на мониторинг и переобучение

Особенности обучения:

Онлайн-формат обучения включает вебинары (2 раза в неделю по 2 академических часа), общение в Telegram, домашние задания с обратной связью. Вебинары доступны в записи. Выпускной проект создается поэтапно, через выполнение домашних заданий.

Программа курса включает следующие модули:

1. Введение в финансовые рынки и машинное обучение
2. Технический анализ финансовых рынков
3. Подготовка данных и признаковая инженерия
4. Моделирование и стратегии на финансовых рынках
5. Глубокое обучение и практические аспекты
6. Сложные модели торгового агента и перенос обучения в production
7. Финальный проект и практическое применение

Преподаватели:

Курс ведут опытные специалисты и эксперты-практики из ведущих компаний, таких как FinTech, Райффайзен Банк, Procter & Gamble, MUSE. Они делятся своим опытом, разбирают кейсы и дают обратную связь на домашние задания.

[Skillbox] Machine Learning с нуля до Junior

Стоимость: 107 877 руб.

Длительность обучения: 9 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://skillbox.ru/course/paket-machine-learning-0-junior/

Курс предлагает комплексную программу обучения, которая за год подготовит вас к работе ML-инженером. Вы получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

Для кого этот курс:

• Новички: с нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике.
• Программисты: подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса.
• Аналитики, которые хотят перейти в Machine Learning: изучите Python на более высоком уровне, освоите работу с полезными библиотеками.

Особенности обучения:

• Авторы курса - эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa.
• 2 итоговых проекта в портфолио.
• Обучение на онлайн-платформе Skillbox с доступом к видеоматериалам, практическим заданиям и общению с кураторами.
• Обратная связь от кураторов - экспертов по теме курса.
• Бессрочный доступ к материалам курса.

Формат обучения:

Обучение проходит на платформе Skillbox. Вы смотрите видеолекции, выполняете практические задания и получаете обратную связь от кураторов. Доступ к материалам открывается сразу после покупки курса и остается бессрочным.

Программа обучения:

Программа курса включает 82 тематических модуля и практику на основе реальных кейсов. Обучение разделено на два уровня: базовая подготовка и погружение в Machine Learning. Вы изучите основы Data Science, статистики, теории вероятностей, математики для Data Science, а также освоите алгоритмы машинного обучения и построение нейронных сетей.

Чему вы научитесь:

• Аналитически мыслить.
• Работать с инструментами анализа данных (Excel, Power BI, Python, SQL).
• Строить ML-модели.
• Извлекать данные из различных источников.
• Настраивать инфраструктуру.
• Работать в Git.

Инструменты, которые вы изучите:

Python, SQL, Excel, Power BI, Airflow, Git.

[Skillfactory] Онлайн-магистратура УрФУ "Инженерия Машинного обучения"

Стоимость: 120 000 руб.

Длительность обучения: 2 года.

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://new.skillfactory.ru/data-science-machine-learning-urfu

Это возможность получить диплом магистра УрФУ, освоить Data Science и Machine Learning, решать задачи бизнеса с помощью нейросетей и классических методов Machine Learning.

Особенности обучения:

• Формат: очная магистратура в онлайн-формате.
• Срок обучения: 2 года.
• Гибкая программа: большая часть материалов доступна 24/7.
• Лекции и семинары проходят онлайн.
• Практика: тренажеры, Kaggle-соревнования, хакатоны, мастер-классы.
• Программа трудоустройства: подготовка к выходу на рынок и помощь в поиске работы.
• Преподаватели: специалисты из УрФУ с опытом работы в ML.
• Возможность получить образовательный кредит под 3%.
• Отсрочка от армии.
• Налоговый вычет 13%.

Для кого эта программа:

• Для всех, кто хочет развивать технологии искусственного интеллекта и получить диплом магистра.
• Бакалавры технических кафедр.
• Специалисты без технического бэкграунда.
• Инженеры и технические специалисты.
• IT-специалисты.

Чему научит курс:

• Разрабатывать архитектуру и ставить задачи для нейросетевых моделей.
• Обучать нейронные сети.
• Разрабатывать современные ML-модели на всех этапах.
• Участвовать в полном цикле разработки алгоритмов.
• Работать с Big Data.
• Исследовать различные гипотезы и автоматизировать решения проблем с использованием ML-моделей.

Инструменты, которые изучат на курсе: Python, Plotly, PySpark, Keras, Scikit-learn, SQL, Pandas, Git + GitHub, Apache Airflow, PyTorch, Hadoop, Linux, Jupyter Nbook, Jenkins, Kubernetes, NumPy, Docker, Bash, Streamlit, Matplotlib, FastAPI, Django, TensorFlow, Seaborn, Anaconda, ClearML, Kaggle.

Программа обучения:

1. 1 семестр: основы профессии, Python, статистический анализ, научные исследования.
2. 2 семестр: введение в специализацию, алгоритмы машинного обучения, математика, основы автоматизации.
3. 3 семестр: погружение в ML, ML-инженерия, управление проектами, работа с большими данными.
4. 4 семестр: выпускная квалификационная работа, подготовка и защита выпускного проекта.

[OTUS] Компьютерное зрение. Advanced

Стоимость: 80 000 руб.

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/cv-advanced/

Курс рассчитан на 4 месяца и предлагает углубленное изучение сложных задач компьютерного зрения. Программа охватывает широкий спектр тем, от нейронных сетей и глубокого обучения до генеративных моделей и продвинутых методов CV, таких как SAM и геометрическое компьютерное зрение. Выпускники курса смогут решать любые задачи компьютерного зрения от идеи до продакшена, выбирать подходящие инструменты и предвидеть сложности, а также оптимизировать модели для продакшена.

Для кого этот курс:

• Опытные специалисты в области компьютерного зрения (1-3 года опыта), желающие расширить и актуализировать свои знания.
• Специалисты, самостоятельно изучившие CV, но без коммерческого опыта.
• Опытные питонисты, знакомые с компьютерным зрением и нейросетями.
• Выпускники курса «Компьютерное зрение» в OTUS.

Необходимые знания:

• Уверенное знание Python
• Понимание работы нейросетей и методов глубокого обучения
• Базовые знания по компьютерному зрению

Особенности обучения:

Обучение проходит в онлайн-формате и включает:

• Вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа (с доступом к записям).
• Общение с преподавателями и группой в Telegram.
• Домашние задания с обратной связью от преподавателей.
• Выпускной проект, который можно добавить в портфолио.

Обучение построено таким образом, чтобы его можно было совмещать с работой.

Программа обучения:

Программа курса включает 8 модулей:

1. Рабочее окружение и библиотеки для CV: настройка окружения, знакомство с PyTorch, opencv, kornia и hugging face.
2. Нейронные сети и глубокое обучение: архитектуры нейронных сетей (от сверточных до трансформеров), методы обучения.
3. Стандартные задачи CV: детектирование, трекинг, ре-идентификация объектов, сегментация, детекция ключевых точек, распознавание лиц.
4. Генеративные модели: автоэнкодеры, GAN, диффузионные модели (Stable Diffusion), мультимодальные нейросети (text-to-image, image-to-text).
5. Продвинутые методы CV: SAM, геометрические методы, стереозрение, калибровка камеры, AR-реклама, автономные транспортные средства, лидары, распознавание действий на видео.
6. Оптимизация, инференс и подготовка к продакшену: оптимизация моделей, библиотеки для инференса (TensorRT, ONNX), запуск моделей на продакшен-сервере, аннотация данных (CVAT).
7. Проектная работа: разработка и защита индивидуального проекта.
8. Бонусные занятия: базовые знания по нейронным сетям и глубокому обучению (сверточные сети, подготовка данных, градиентный спуск, переобучение).

Преподаватели:

Курс ведут эксперты-практики с большим опытом работы в области компьютерного зрения, занимающие ведущие позиции в компаниях.

[Skillfactory] Онлайн-магистратура МИФИ "Машинное обучение"

Стоимость: 190 000 руб.

Длительность обучения: 2 года

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://new.skillfactory.ru/machine-learning-mag-mephi

Онлайн-магистратура "Машинное обучение" от МИФИ — это возможность освоить Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня, погрузиться в обучение с подкреплением и создание генеративного ИИ. Выпускники программы становятся востребованными ML-инженерами с дипломом МИФИ и опытом в индустрии.

Особенности обучения:

• Диплом государственного образца НИЯУ МИФИ по направлению 01.04.02 Прикладная математика и информатика.
• Интенсивная практика: тренажеры, кейсы, хакатоны.
• Возможность выбора: диссертация по научной теме или практическая задача от партнера программы.
• Два карьерных трека: Machine Learning или MLOps.
• Крепкая теоретическая база + практический опыт от экспертов вуза и IT-специалистов.
• Адаптационные модули по математике для тех, у кого нет опыта в IT.
• Комфортное расписание: гибкая программа, онлайн-лекции 3−5 раз в неделю, 20−25 часов в неделю на обучение.
• Актуальные материалы, ориентированные на работу ML-инженера.

Для кого эта программа:

• Специалисты без опыта в IT.
• Выпускники технических направлений.
• Действующие IT-специалисты.
• Инженеры и технические специалисты.

Для поступления необходим диплом бакалавра или специалиста любого направления.

Чему научит курс:

Программа обучения включает в себя:

• 1-й семестр: основы программирования на Python, Python для анализа данных, специальный курс высшей математики, математический анализ и теория вероятности, проектный практикум, математическая статистика, линейная алгебра, A/B-тестирование.
• 2-й семестр: классическое машинное обучение, операционная система Linux, внедрение моделей ML, введение в глубокое обучение, продвинутые методы глубокого обучения, этика ИИ, проектный практикум, элективы, SQL и базы данных.
• 3-й семестр: выбор карьерного трека (ML или MLOps), временные ряды, проектный практикум, рекомендательные системы, архитектура Big Data, инфраструктура Big Data, научно-исследовательский семинар (обучение с подкреплением / автоматизация процессов доставки и развертывания моделей), генеративное обучение / автоматизация процессов разработки и тестирования моделей.
• 4-й семестр: выпускная квалификационная работа (научно-исследовательская работа, преддипломная практика).

Инструменты и навыки, которые вы получите:

Выпускники программы смогут:

• Обучать и оптимизировать нейронные сети.
• Работать с изображениями классическими методами и с использованием глубоких нейросетей.
• Разрабатывать модели машинного обучения от идеи до реализации в production.
• Создавать и улучшать проекты по ранжированию поисковых подсказок.
• Выявлять скрытые закономерности, проводить ad-hoc-исследования.
• Разрабатывать системы прогнозирования спроса, ценообразования, автоматического подбора промоакций.
• Разрабатывать алгоритмы для решения оптических и физических задач ML-методами, оценивать и реализовывать модели, проводить эксперименты.

В процессе обучения вы будете работать с такими инструментами, как:

• Pandas, Linux, Seaborn, Keras, Git, Matplotlib, Scikit-learn, VM, SSH, Numpy, Bash, FastAPI, Streamlit, Pytest, Docker.

Преподаватели:

Вашими преподавателями будут ведущие специалисты в сфере Data Science и Machine Learning с большим опытом работы в индустрии и научной деятельности.

[OTUS] Компьютерное зрение

Стоимость: 80 000 руб.

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для новичков (с базовыми знаниями Python и ML)

Сайт: https://otus.ru/lessons/cv/

Курс посвящен современным подходам к решению задач компьютерного зрения, от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах. Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки.

Для кого этот курс?:

• Для студентов профильных ВУЗов
• Программистов
• Специалистов Data Science

Необходимые знания:

• Базовое знакомство с Python
• Базовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск)
• Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)

Особенности курса:

Веселые примеры, фонтан идей и вселенные киберпанка — 4 месяца пролетят на одном дыхании! Подготовка к решению боевых задач: как запустить нейросеть в облаке и адаптировать модель под разные платформы.

Формат обучения:

Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя. Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вам будут помогать и делиться опытом наши преподаватели и менторы, которые являются практикующими специалистами в области Computer Vision. В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания, а также разработаете свой выпускной проект по той теме, которая вам интересна! Итогом вашего обучения станет защита вашего проекта, который вы сможете демонстрировать потенциальным работодателям, или же продолжите развивать его как свой пет-проект. По окончанию обучения вы также получите все необходимые сертификаты.

Программа обучения:

Программа курса включает в себя изучение нейронных сетей и инструментов CV, архитектур нейронных сетей, стандартных задач CV, генеративных моделей, а также работу над выпускным проектом. В ходе обучения вы научитесь работать с различными инструментами и библиотеками, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralitics, TensorRT, ResNet, EfficientNet, MViT и другие. Вы также получите опыт в решении задач связанных с калибровкой камер и анализом геометрии сцены, попрактикуетесь развертывать свою модель на сервере.

Чему научит курс?:

В результате обучения вы:

• Разберетесь в принципах работы и архитектурах нейронных сетей
• Научитесь работать с датасетами изображений и видео, а также применять различные техники аугментации данных
• Узнаете как детектировать объекты на изображениях и спутниковых снимках при помощи детекторов из семейства YOLO
• Разберетесь как сегментировать изображения и медицинские снимки при помощи разных техник
• Узнаете как распознавать лица с высокой степенью точности
• Познакомитесь с методами отслеживания и трекинга объектов на видео
• Получите опыт в решении задач связанных с калибровкой камер и анализом геометрии сцены
• Попрактикуетесь развертывать свою модель на сервере

Эксперты:

Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.

Перспективы:

Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход.

[Skillfactory] Онлайн-магистратура ТГУ "Науки о данных и машинное обучение"

Стоимость: 160 000 руб.

Длительность обучения: 2 года

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://new.skillfactory.ru/data-science-mag-tgu

Программа магистратуры ТГУ совместно со Skillfactory предлагает онлайн-обучение по направлению «Науки о данных и машинное обучение». За 2 года вы получите диплом магистра по направлению «Прикладная информатика» и станете востребованным специалистом в области Data Science.

Для кого эта программа:

• Бакалавры технических специальностей
• Специалисты без технического образования
• IT-специалисты

Для поступления необходим диплом бакалавра или специалиста любого направления.

Особенности обучения:

• Фундаментальный подход в сочетании с практикой на реальных кейсах
• Обучение с нуля, без необходимости предварительных знаний Python и высшей математики
• Возможность выбора формата выпускной работы: диссертация или решение реальной бизнес-задачи
• Два карьерных трека: анализ данных или Data Engineering (или оба направления сразу)
• Преподаватели – эксперты из IT-индустрии с большим опытом работы

Формат обучения:

• Онлайн-лекции 4-6 раз в неделю
• Гибкий график: часть материалов доступна 24/7
• Доступ к суперкомпьютеру ТГУ для учебных проектов
• Практические задания: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты, хакатоны
• 20-25 часов обучения в неделю

Чему вы научитесь:

• Актуальным технологиям и инструментам Data Science
• Обучению моделей с помощью Machine Learning
• Работе с инструментами: Python, Pandas, Scikit-learn, NumPy, PyTorch, MLflow, Airflow, OpenCV, Hugging Face, Git, TensorRT, PostgreSQL, SQL, Spark, Hadoop
• Написанию кода на Python
• Использованию продвинутых инструментов для анализа данных
• Построению ML-моделей
• Получению и обработке данных из баз данных с помощью SQL
• Обучению и оптимизации нейронных сетей
• Работе с изображениями

Программа обучения:

Программа построена по принципу «от простого к сложному». В начале вы получите базовые знания, затем изучите Machine и Deep Learning, а после выберете специализацию: продвинутая аналитика и Data Science или Data Engineering. 1 ЗЕ = 36 академических часов.

1. 1-й семестр: Адаптивный курс базовой математики, Менеджмент для наук о данных, Разведывательный анализ данных, Программирование на Python, Основы SQL, Высшая математика для машинного обучения, Проектный семинар, Учебная практика.
2. 2-й семестр: Статистический анализ данных, Глубокое обучение в науках о данных, Алгоритмы и структуры данных, Классическое машинное обучение, Дискретная математика на практических задачах, Проектный семинар, Учебная практика.
3. 3-й семестр: ML в продуктивной среде, Рекомендательные системы, Английский язык для профессиональной коммуникации, Проектный семинар, Производственная практика, на выбор: Системы виртуализации и контейнеризации / Временные ряды / Инфраструктура Big Data / Продвинутая визуализация данных.
4. 4-й семестр: Reinforcement Learning (обучение с подкреплением), Производственная практика, Выполнение и защита ВКР.

Карьера:

Центр карьеры Skillfactory поможет вам в достижении карьерных целей. 81% студентов получают приглашение на интервью, а 71% – повышение или новую работу.

Программа трудоустройства:

1. Подготовка к выходу на рынок: составление портфолио и резюме, подготовка к собеседованиям.
2. Выход на рынок: помощь в отклике на вакансии, еженедельные разборы кейсов.

Вакансии после обучения:

• Data Scientist
• ML Engineer
• Data Engineer

[OTUS] Machine Learning. Professional

Стоимость: 107 000 руб.

Длительность обучения: 5 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/machinelearning/

Курс разработан для тех, кто хочет освоить современные инструменты анализа данных и научиться профессионально создавать модели машинного обучения. В ходе обучения вы получите практические навыки работы с различными алгоритмами машинного обучения, включая NLP, DL и рекомендательные системы, на реальных данных.

Для кого этот курс?

• Для начинающих аналитиков и специалистов в области Data Science, желающих систематизировать и углубить свои знания, экспериментировать с подходами и работать с кейсами под руководством экспертов.
• Для разработчиков и других IT-специалистов, стремящихся собрать сильное портфолио и погрузиться в реальные задачи Data Scientist.

Необходимые знания:

• Базовое знакомство с Python
• Базовые знания линейной алгебры, математического анализа, математической статистики
• Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия)

Особенности курса:

Курс включает в себя темы, которые часто упускаются в других программах, но являются необходимыми для специалистов в повседневных задачах и высоко ценятся работодателями.

Что вы сможете после обучения:

• Работать с «грязными» данными
• Работать с языковыми моделями (NLP)
• Прогнозировать временные ряды при помощи машинного обучения
• Строить рекомендательные системы
• Готовить модели в продакшн

Hard skills:
Нейросети, PyTorch, NLP (Архитектура трансформер, BERT, RNN для работы с текстом), обучение с учителем, обучение без учителя, DB-Scan, K-means, рекуррентные сети, временные ряды, рекомендательные системы, Apache Spark.

Процесс обучения:

Обучение проходит в формате интерактивных вебинаров 2 раза в неделю по 2 академических часа. Доступ к записям и материалам остается навсегда. Практические домашние задания с поддержкой и обратной связью преподавателей помогут закрепить изучаемые технологии.

Преподаватели-практики помогут вам погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах и расскажут о необходимых инструментах. Вы сможете задавать вопросы и получать исчерпывающие ответы, а также практиковаться.

Обучение проходит онлайн. В случае пропуска занятия можно посмотреть его запись.

Программа обучения

Программа курса включает в себя 7 модулей, которые охватывают такие темы, как продвинутые методы машинного обучения (обучение с учителем и без учителя), введение в Deep Learning, сбор и анализ текстовых данных, анализ временных рядов, рекомендательные системы.

В конце обучения предусмотрен месяц для проектной работы, где вы сможете применить полученные знания на практике и создать свой собственный проект в области машинного обучения.

Эксперты:

Преподаватели курса – эксперты-практики из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом работы в области Data Science и Machine Learning. Они делятся своим опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания.

Перспективы:

После окончания курса вы сможете претендовать на позицию Data Scientist Junior+ / Middle+.

[OTUS] Machine Learning. Basic

Стоимость: 84 000 руб.

Длительность обучения: 6 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/ml-basic/

Курс разработан для тех, кто хочет начать свой путь в сфере машинного обучения с самых основ и дойти до уровня Junior специалиста. В ходе обучения вы получите комплексные знания и навыки, необходимые для успешного старта в этой области.

Для кого этот курс?

Курс подходит для всех, кто хочет освоить Machine Learning с нуля, независимо от уровня подготовки.

Особенности обучения:

• Интерактивный формат занятий с большим количеством живого общения с преподавателем.
• Обучение проходит онлайн: вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа, записи которых сохраняются в личном кабинете.
• Выполнение домашних заданий, каждое из которых является частью выпускного проекта.
• Возможность совмещать учебу с работой благодаря оптимальной нагрузке.
• Эксперты-практики из разных сфер делятся своим опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбек на домашние задания.

Чему научит курс:

• Python: основы программирования и использование языка в задачах Machine Learning.
• Математика: ключевые разделы для понимания теоретических основ и принципов работы алгоритмов.
• Классические модели Machine Learning: применение основных алгоритмов для решения задач классификации и регрессии, анализ и обработка данных, полный цикл обучения моделей.
• Работа с Python-библиотеками для Machine Learning: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn.
• Работа с Git и Shell.
• Глубокое понимание теории вероятностей и математической статистики.

Формат/процесс обучения:

Обучение проходит онлайн и включает в себя:

• Вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа.
• Общение с преподавателями и группой в Telegram.
• Сдача домашних заданий и получение обратной связи от преподавателя.
• Выполнение выпускного проекта.

Программы/сервисы, которые изучат:

Python, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn, Git, Shell, SQL.

[OTUS] ML Team Lead

Длительность обучения: 3 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/ml-tl/

Курс посвящен созданию и управлению командами Machine Learning. Вы научитесь мотивировать сотрудников, настраивать таск-трекеры и применять методы MLOps для автоматизации процессов. Особенность курса в сочетании технических знаний с навыками управления людьми и проектами.

Целевая аудитория:

• Опытные Data Scientist-ы и ML-инженеры (опыт 3+ лет), желающие перейти на руководящие позиции.
• Руководители и менеджеры с техническим бэкграундом, изучающие специфику управления ML командами.
• Руководители стартапов и предприниматели в сфере технологий, планирующие создать ML команду.

Необходимые знания:

Уверенное владение Python (включая библиотеки для машинного обучения, например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), основы Data Science (статистика, визуализация данных, работа с большими данными), опыт работы с ML моделями, опыт работы в команде (желательно в роли ML Engineer, Data Scientist или Data Analyst), общие навыки управления проектами (Agile, Scrum, Kanban) – желательно, но не обязательно.

Чему научит курс:

• Создавать и управлять ML командами.
• Обеспечивать мотивацию и развитие команды.
• Применять принципы MLOps.
• Использовать методологии управления проектами (Agile, Scrum, Kanban).
• Настраивать инструменты для коллаборации и управления задачами (JIRA, Trello, MLflow).
• Решать этические и регуляторные вопросы.

Особенности обучения:

• Онлайн формат: вебинары, общение в Telegram, домашние задания с обратной связью.
• Вебинары 2 раза в неделю по 2 ак. часа, доступны в записи.
• Домашние задания по каждому модулю, финальный проект – план создания и управления ML командой для решения бизнес-кейса.
• Оптимальная нагрузка для совмещения с работой.
• Индивидуальная разработка итоговой проектной работы.
• Помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма.
• Размещение резюме в базе OTUS и получение приглашений на собеседования от партнеров.

Программа курса включает модули:

• Основы лидерства и управления командой.
• Инструменты для управления ML проектами.
• Развитие команды и управление персоналом.
• Этика, безопасность и регуляторы.
• Дополнительные темы (кейсы, антикризисное управление, подготовка к собеседованию).
• Выпускной проект (план проекта и презентация для стейкхолдеров).

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары (2 занятия по 2 ак.часа в неделю, доступ к записям).
• Обратная связь по домашним заданиям.
• Чат в Telegram для общения.

Преподаватели:

Эксперты-практики с большим опытом работы в сфере Data Science и Machine Learning, занимающие руководящие позиции в компаниях. Преподаватели делятся опытом, разбирают кейсы и дают фидбэк на домашние задания.

Сертификат:

OTUS – лицензированная образовательная организация. Вы получите сертификат OTUS о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации.

[OTUS] Machine Learning. Advanced

Стоимость: 92 000 руб.

Длительность обучения: 6 месяцев

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/advanced-ml/

Курс разработан для практикующих Data Scientists, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle+ и выше. Программа подойдет аналитикам, которые хотят применять методы машинного обучения в прогнозах, программистам, желающим строить end-to-end пайплайны и выводить ML-модели в production, а также Data Scientist's и ML инженерам для совершенствования навыков и продвижения по карьерной лестнице.

Для кого этот курс:

• Аналитики
• Программисты
• Data Scientist's
• ML инженеры

Необходимые знания:

• Python (pandas, sklearn, numpy)
• Понимание базовых принципов и алгоритмов ML
• Математический анализ (вычисление производных сложных функций)
• Линейная алгебра (матричные операции и собственные вектора)
• Теория вероятностей и мат. статистики (понимание дисперсии, мат. ожидания, законы распределений)

Особенности обучения:

Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров 2 раза в неделю. Преподаватели-практики из разных сфер поделятся своим опытом, помогут разобраться в теории на реальных примерах и расскажут о необходимых инструментах. Вы сможете задавать вопросы в режиме реального времени, а также получите доступ к записям занятий. Домашние задания и проектная работа помогут закрепить полученные знания и прокачать навыки.

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары (2 раза в неделю по 2 академических часа)
• Домашние задания
• Проектная работа
• Общение с преподавателями и другими студентами в закрытом телеграм-чате

Программа обучения:

Курс состоит из нескольких модулей, которые охватывают такие темы, как:

• Временные ряды
• Рекомендательные системы. Задача ранжирования
• Bayesian Learning, PyMC
• Reinforcement Learning
• Production
• Production. AutoML
• Проектная работа
• Бонусный модуль NLP

В каждом модуле рассматриваются теоретические основы и практические примеры применения методов машинного обучения. Вы научитесь работать с различными инструментами и библиотеками, такими как Flask API, Docker, EDA, ARIMA / SARIMA, LSTM / GRU / Transformers, userKNN, itemKNN, SVD и ALS, sequential, session-based подходы, Community Detection, Link Prediction и Node Classification, PyMC, GLM, RL, H2O и TPOT; Библиотеки: tsfresh и tsfel, NetworkX, Stellar.

Чему научит курс:

После прохождения курса вы сможете:

• Настраивать окружение и писать production код, готовый к внедрению
• Работать с AutoML подходами
• Понимать и применять Байесовские методы и обучение с подкреплением
• Решать сложные задачи, связанные с рекомендательными системами, временными рядами и RL

По итогу курса вы получите сертификат OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации), а также полный комплект обучающих материалов.