Инженер машинного обучения PRO

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Инженер машинного обучения PRO» от Нетология - netology.ru

1. Существующие навыки помогут на этапе подготовки — это одна из трудностей для начинающих, с которой вы не столкнётесь. Вы сможете превращать данные в работающие ML-модели.
2. Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.
3. В Machine Learning высокий спрос на кросс-функциональных специалистов, которые могут отвечать за продукт на всех этапах: от обучения до внедрения и поддержки.
4. Опыт разработки пригодится на этапе сборки моделей — этого нет у многих junior-ML-специалистов. Вы научитесь создавать полноценные интеллектуальные системы.
5. Погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите архитектуры для распознавания, сегментации, генерации. Узнаете, как внедрять CV в продукт.
6. Глубокое понимание работы с данными и моделями — ваше преимущество. Чтобы его подкрепить, вы изучите развёртывание и масштабирование моделей.
7. Разберёте задания, которые обычно дают на технических собеседованиях. Это поможет увереннее чувствовать себя во время реальных собеседований.
8. Построите несколько моделей. Например, классифицируете клиентов банка по уровню дохода и проведёте разведочный анализ данных.
9. Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.
10. Проанализируете уровень удовлетворённости сотрудников работой. Построите модель, предсказывающую, уволится ли сотрудник.

Чему вы научитесь

• Существующие навыки помогут на этапе подготовки это одна из трудностей для начинающих, с которой вы не столкнётесь. Вы сможете превращать данные в работающие ML модели.
• Опыт разработки пригодится на этапе сборки моделей этого нет у многих junior ML специалистов. Вы научитесь создавать полноценные интеллектуальные системы.
• Погрузитесь в работу с изображениями и видео, изучите архитектуры для распознавания, сегментации, генерации. Узнаете, как внедрять CV в продукт.
• Глубокое понимание работы с данными и моделями ваше преимущество. Чтобы его подкрепить, вы изучите развёртывание и масштабирование моделей.
• Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.