Каталог курсов
Избранное
Курс
Совместно с

Машинное обучение

Получите прикладной опыт создания моделей машинного обучения

Сможете обучать нейронные сети

Заложите фундамент для перехода на middle-уровень в сфере Data Science

Поможем подобрать обучение
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Когда
26 июня 2024 — 22 апреля 2025
Стартует через 6 дней
Не подходит дата старта? Запишитесь сейчас, а учитесь со следующим набором

Длительность

10 месяцев

Карьера

Поможем найти стажировку или работу

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

30%
с 19.06 по 21.06

Пока на термометре +20

Скидка уже включена в стоимость. Оплатите до 21 июня, чтобы скидка не сгорела.

Условия акции

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.

Чтобы пройти курс, нужно уверенно владеть языком программирования Python и дружить с математикой

Подтянуть Python и вспомнить математику можно на наших курсах: «Python для анализа данных» и «Математика для анализа данных».

Кому подойдёт курс

  • Разработчикам

    Освоите базу для перехода в другую область программирования. У вас появятся новые интересные задачи и возможность увеличить доход

  • Аналитикам

    Получите знания ведущих экспертов отрасли, в короткие сроки углубитесь в специализацию и выйдете на следующий уровень в профессии

  • Начинающим ML-специалистам

    Научитесь обрабатывать данные, строить различные модели машинного обучения и нейронных сетей. Знания помогут найти работу по душе

Чему научитесь на курсе

Формулировать задачу для data science проекта

Научитесь выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи

Направление Нетологии «Аналитика и Data Science»  обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году

Программа курса — 10 месяцев

125 часов теории и 147 часов практики

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований

Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 1-2 раза в неделю, начинаются в промежутке с 19:00 до 20:00 МСК

На лекции и практические задания понадобится 8-10 часов в неделю

Записи вебинаров, видеолекции и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Работа с признаками и построение моделей

Научитесь строить основные модели машинного обучения. Узнаете, как работать с деревьями решений, с логистической, линейной регрессией, строить ансамбли моделей. Узнаете, как работать с «грязными» данными и оценивать качество моделей. 

42 часа теории

37 часов практики

Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия

Классификация. Логистическая регрессия и SVM
Функции потерь и оптимизация
Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
Проблема качества данных
Работа с пропусками
Работа с переменными
Деревья решений
Ансамблирование
Поиск выбросов и генерация новых признаков
Feature Selection
Метрики близости. Работа с текстовыми данными. Наивный Байес
Алгоритмы кластеризации
Улучшение качества модели
Введение в нейронные сети
Научитесь строить простые полносвязные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования нейронных сетей в блоках CV и NLP.

10 часов теории

6 часов практики

Введение в нейронные сети и библиотеку Keras
Углубление в нейронные сети и библиотеку Keras
Введение в свёрточные нейронные сети
Введение в рекуррентные нейронные сети
Дополнительные темы нейронных сетей
Рекомендательные системы

Вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.

10 часов теории

9 часов практики

Введение и классификация рекомендательных систем

Рекомендации на основе содержания

Коллаборативная фильтрация

Рекомендации на основе скрытых факторов

Гибридные алгоритмы
Временные ряды

Изучите элементарные алгоритмы обработки временных рядов, модели ARIMA, GARCH и прогнозирование значений на их основе. Узнаете, что такое марковские случайные процессы и марковские модели для временных рядов. Научитесь выявлять происхождение и структуру временного ряда, прогнозировать будущие значения для эффективного принятия решений при построении моделей машинного обучения. Поймёте, что скрыто «под капотом» популярных методик и библиотек.

16 часов теории

18 часов практики

Знакомство с временными рядами

Элементарные методы анализа временных рядов
Модели ARIMA, GARCH
Модели авторегрессии условной гетероскедастичности
Сингулярный спектральный анализ
Случайные марковские процессы
Нейронные сети в анализе временных рядов
Поиск изменений во временном ряде
Компьютерное зрение

Вы освоите основные техники машинного зрения: извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов. Научитесь строить нейросети.

22 часа теории

12 часов практики

Введение в компьютерное зрение

Выделение признаков и поиск похожих изображений
Сегментация и детекция объектов
Свёрточные нейронные сети
Обучение свёрточной сети на практике
Задачи детекции и сегментации
Рекуррентные нейронные сети в задачах компьютерного зрения (Image Captioning)
Порождающие модели
Другие задачи компьютерного зрения
Обработка естественного языка (NLP)

Освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск. Научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.

21 час теории

12 часов практики

Введение в автоматическую обработку текста

Структура слова. Морфология

Тематическое моделирование
Словари. Подкрепление знаний
Дистрибутивная семантика
Языковые модели
Классификация в АОТ
Модели seq2seq. Attention
Информационный поиск
Извлечение информации
Синтаксический анализ
Transformers. BERT
5 главных ошибок в резюме. Бонус
Менеджмент data-проектов

Научитесь планировать разработку проектов data science и решение задачи. Сможете грамотно презентовать заказчикам результаты исследований.

4 часа теории

5 часов практики

Требования в DS-проектах
Методология ведения DS-проектов
Разработка отчётов по исследованию
Сохранение результатов эксперимента
Итоговый хакатон
Завершите обучение состязанием с товарищами по курсу: в составе мини-команды за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задействуя все знания и навыки, полученные на курсе. Интеграция и использование ML-решений в бизнесе, как правило, подразумевает командную игру, поэтому хакатон полезен ещё и как тренировка необходимых софт-скиллов.

8 часов практики

Дипломный проект

Вы построите ML-модель для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, анализ больших объёмов текста.

Если у вас нет идей для своего проекта или доступа к необходимым данным, мы предложим вам учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.

40 часов практики

Итоговый проект — реальный кейс от Dodo Brands

Эксперты курса

Как проходит обучение

.01

Изучаете материалы в личном кабинете

Занятия включают в себя видеолекции и вебинары, практические задания, тесты и квизы. Вы занимаетесь по расписанию, но всегда можете вернуться к началу. Записи занятий хранятся в личном кабинете 3 года.

Все уроки теперь и в мобильном приложении

Мы разработали платформу для смартфонов, чтобы вы могли учиться в спортзале, самолёте, на даче или в пути.

  • Учитесь, где нравится 

    Доступ к учебным материалам всегда под рукой: это экономит ваши ресурсы

  • Занимайтесь даже без интернета

    Можно скачать материалы на телефон и учиться даже там, где плохая связь

  • Получайте подсказки по дедлайнам

    Приложение работает как помощник: напомнит про домашнюю работу или вебинар

  • Загружайте задания с телефона

    Удобно отслеживать статус практических работ и отвечать на комментарии преподавателя

Ваше резюме после обучения

Специалист machine learning
    Ключевые навыки
  • Сбор и подготовка данных для анализа
  • Очистка данных

  • Выбор моделей машинного обучения

  • Создание нейросетей

  • Генерация текстов и изображений
  • Создание рекомендательных систем
  • Выбор и реализация алгоритма под задачу
  • Выбор и создание фич для модели

Освоенные инструменты

Scikit-learn
Scikit-learn

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения

OpenCV

OpenCV

Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Мы будем использовать её на Python

NLTK

NLTK

Набор библиотек и программ Python для символьной и статистической обработки естественного языка

Pandas

Pandas

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python

Keras

Keras

Открытая библиотека на языке Python для создания нейросетей

Вашу квалификацию подтвердит диплом о профессиональной переподготовке
Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документы установленного образца.
Поможем найти
ту самую работу
Центр развития карьеры
помогает трудоустроиться студентам Нетологии
1
Научим составлять резюме и проходить интервью
Разберём ваш предыдущий опыт, определим сильные стороны и поможем составить успешное резюме. Научим презентовать себя и проведём тест-драйв интервью.
2
Поможем наработать практику и оформить портфолио
Приобретёте практический опыт и наполните портфолио ещё во время обучения. Разберёте тестовые задания от работодателей и сможете принять участие в их проектах.
3
Предложим стажировки и проекты от партнёров
Предоставим доступ к карьерной странице со стажировками и вакансиями от партнёров Нетологии. Будем делиться подборками с новыми интересными вакансиями.
header
Воркшопы и много практики
Вы сможете сформировать портфолио, выполняя задания компаний-партнёров Нетологии или проходя у них стажировки. Сфокусируетесь на практике, откликах и результате. Поработаете над реальными заданиями, защитите свои решения и получите развивающую обратную связь.
84%
студентов нашли работу с помощью Центра развития карьеры
4 075
компаний-партнёров в базе Нетологии для отработки практики
skyeng1Clamodaramblerraiffeisenvkozonagimakasperskyalfa2gisgettaic

Предложение для компаний

Вы можете обучить сотрудников на этом курсе. Адаптируем программу под ваш бизнес и предоставим отчёты об успеваемости. При обучении сразу нескольких сотрудников — более выгодная стоимость.


Оставьте заявку, мы свяжемся с вами, чтобы подготовить индивидуальное предложение.

Пробуйте себя в разных направлениях бесплатно

Программу обучения можно поменять 3 раза в течение года. Переход доступен, если вы проучились на курсе не больше 2 месяцев.

Предложение ограничено. Чтобы узнать подробнее, оставьте заявку на консультацию.

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Подробные условия

30%
с 19.06 по 21.06

Пока на термометре +20

Скидка уже включена в стоимость. Оплатите до 21 июня, чтобы скидка не сгорела.

Условия акции
10 месяцев обучения, старт 26 июня
Запишитесь или получите консультацию
Частями без переплат
2 362 ₽/месяц
3 375 на 24 месяца
Одним платежом
со скидкой 5%
53 900
 ₽
81 000
-30%
акция действует
до 21 июня
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
10 месяцев обучения, старт 26 июня
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
Частями без переплат
2 362 ₽/месяц
3 375 на 24 месяца
Одним платежом
со скидкой 5%
53 900
 ₽
81 000
-30%
акция действует
до 21 июня
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
Запишитесь или получите консультацию
Нажимая кнопку, принимаю условия политики и пользовательского соглашения
Учитесь из любой точки
в любое время
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате
Москва
Санкт-Петербург
Новосибирск
Екатеринбург
Казань
Нижний Новгород
Красноярск
Челябинск
Самара
Уфа
Ростов-на-Дону
Краснодар
Омск
Воронеж
Пермь
Волгоград
Саратов
Тюмень
Тольятти
Барнаул
Махачкала
Ижевск
Хабаровск
Ульяновск
Иркутск
Владивосток
Ярославль
Томск
Ставрополь
Кемерово
Набережные Челны
Оренбург
Новокузнецк
Балашиха
Рязань
Чебоксары
Пенза
Липецк
Калининград
Ташкент
Баку
Минск
Алматы
Ереван
Бишкек