Фаттахова Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбер Банк
Machine Learning с нуля до Junior
За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
- Авторы курса эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa
- 2 итоговых проекта в портфолио
- Обновили курс в 2022 году
О профессии
Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.
Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
- от 1 500$
зарплата начинающего специалиста
Чему вы научитесь
- Аналитически мыслить
Научитесь самостоятельно разрабатывать план решения проблемы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
- Работать с инструментами анализа данных
Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
- Строить ML-модели
Освоите алгоритмы машинного обучения с учителем и без. Научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации. Построите свои первые модели.
- Извлекать данные из различных источников
Поймёте, как читать данные различных форматов при помощи Python и SQL. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
- Настраивать инфраструктуру
Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов.
- Работать в Git
Будете создавать репозитории и отслеживать изменения в коде, подготовитесь к командной работе в проекте.
О Skillbox
Что даёт профессия ML-инженер?
Как проходит обучение на платформе
Содержание курсов
Вас ждут 82 тематических модуля и практика на основе реальных кейсов.
- 9 месяцев обучения
- 2 итоговых проекта
Первый уровень: базовая подготовка
-
Введение в Data Science
-
- Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
- Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
-
-
Основы статистики и теории вероятностей
-
- Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
-
-
Основы математики для Data Science
-
- Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.
-
Второй уровень: погружение в Machine Learning
-
Machine Learning. Junior
-
- Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать её, а также выводить результат в Production.
-
Итоговые проекты
После прохождения первого уровня — подготовите вводный проект. В конце курса примете участие в соревновании на платформе Kaggle.
-
Введение в Data Science
Закрепите новые знания на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.
-
Machine Learning
Соревнование в Kaggle. Самостоятельно построите модель для решения задачи. Проведёте сбор и разведочный анализ данных, выберете ML-алгоритм и обучите свою модель, оцените её качество и поработаете над улучшениями.
Бонусный курс
-
Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
-
- Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
-
Спикеры
Фаттахова Автор и спикер курса Machine Learning Engineer. AI Product Manager, SberData, Сбер Банк
Ершов Data Solutions Manager, VISA
Герасименко Data Scientist в Сбербанке, математик в ВЦ РАН. Блок «Основы математики для Data Science»
Емельянов Спикер курса. R&D Director, UBIC Tech
Часто задаваемые вопросы
-
У меня нет опыта работы с данными. Подходит ли мне этот курс?
Курс подходит новичкам без специальных знаний и высшего технического образования. Главное — не пожалейте времени на первый этап. Внимательно выполняйте практические задания и не забывайте читать дополнительную литературу. Чем лучше вы поймёте основы, тем легче вам будет учиться дальше. -
Можно ли освоить машинное обучение за год и найти работу?
Мы составили курс с учётом требований работодателей, а итоговые проекты и практические задания основаны на реальных проблемах, которые решают дата-сайентисты. Если заниматься регулярно, выполнять домашние работы и не пропускать теоретические видео, то у вас будут все необходимые знания и сильное портфолио, чтобы удачно пройти собеседование. -
Требуется ли знание математики?
На начальных этапах от вас не требуется продвинутых знаний — достаточно школьного курса математики. Не пугайтесь, если вам придётся разобраться в темах, которые вы забыли или не проходили — куратор поможет освежить знания или даст ссылки на полезные материалы. -
Нужно ли знать английский язык?
Значения важных англоязычных терминов объясним на курсах. В практических работах перевести незнакомые слова поможет Google Переводчик. Но со знанием языка проще ориентироваться в среде разработки, читать документацию, участвовать в международных проектах.
Поэтому пользователям платформы Skillbox мы дарим бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год. За это время вы освоите грамматику, пополните словарный запас и научитесь свободно читать и говорить на английском. -
Что такое Kaggle?
Это соревновательная платформа для улучшения и отработки навыков на основе реальных задач. Здесь собраны ресурсы для самостоятельного изучения отдельных тем, обсуждения вопросов и даже онлайн-среда для программирования. Наш курс ориентирован на практику, и поэтому мы даём вам возможность соревноваться в рамках дипломных проектов по правилам Kaggle. -
Получится ли совмещать прохождение курсов с работой?
Вы можете смотреть видео в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, доступ к курсу останется у вас навсегда — получится освежить свои знания в любой момент. -
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?
Всё зависит только от вас. В среднем участники курса занимаются от 3 до 5 часов в неделю. -
Кто будет проверять практические задания?
Никаких автоматических проверок и скриптов. С вами будет работать живой человек. Он не только укажет на ошибки, а поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. Проверка практических заданий и доступ к Telegram-чату уже входят в стоимость курса — ничего доплачивать не нужно. -
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи. -
Чем рассрочка отличается от кредита?
Вы оплачиваете только стоимость курса — проценты мы берём на себя. Для оформления рассрочки не требуются официальное трудоустройство и хорошая кредитная история.
- Минск
- Ташкент
- Баку
- Астана
- Кишинев
- Бишкек
- Москва
- Алматы
- Шымкент
- Актобе
- Семей
- Караганда
- Павлодар
- Атырау
- Гомель
- Могилев
- Наманган
- Самарканд
- ОШ
- Тирасполь
- Бельцы
Отзывы участников курсов
По итогу 9-месячной учёбы стал по-другому смотреть на сайты. Замечаю баги, разбираюсь в вёрстке, веду репорты. Узнал, как работать со специфическим ПО.
Уже сейчас нисколько не жалею, что выбрал Skillbox. Спасибо!!!
7 отзывов