Что вы узнаете на бесплатном занятии

«Питонистам мало платят — становись эмэльщиком!» — известная в узких кругах шутка про то, что инструмент используется один и тот же, а результаты работы разные. Разные результаты как для бизнеса, так и для содержимого кармана самого специалиста.

Если вы Python-программист, аналитик или математик, хотите выйти на следующий карьерный уровень и готовы изучить трендовую технологию — расскажем на занятии, какие навыки нужны для перехода в новую область, какие современные возможности есть в машинном обучении и продемонстрируем кейсы из практики. Эксперт занятия — прошедший путь от разработчика до data scientist-а Алексей Кузьмин, директор разработки в ДомКлик.ру.

Машинное обучение (machine learning) — это процесс обучения нейронных сетей и моделей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по глубокому обучению пока мало и они быстро находят себе интересные проекты.
Тренды и возможности в самых быстрорастущих направлениях машинного обучения
Навыки для перехода в новую область
Что важно знать, какие инструменты освоить и чему учиться
Неочевидные трудности на пути и рекомендации по преодолению
Кейсы из практики

Что еще можно изучить в Нетологии