Профессия Machine Learning Engineer + ИИ

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Профессия Machine Learning Engineer + ИИ» от Skillbox - skillbox.ru

1. Введение в Data Science. Введение в курс - Business Understanding. С чего начинается работа с данными - Data Understanding. Excel - Введение в Python - Переменные и типы данных - Условия - Циклы - Алгоритмы и структуры данных - Функции - Коллекции в Python -…
2. Основы математики для Data Science. Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования - Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты - Аналитика и ML. Функции одной…
3. Основы статистики и теории вероятностей. Введение в теорию вероятностей - Случайные события - Случайная величина - Непрерывные распределения. Общие сведения - Основные виды непрерывных распределений - Статистические тесты.
4. Machine Learning: Junior. Постановка задачи машинного обучения - Основные термины машинного обучения - Выгрузка данных с помощью SQL - Линейная регрессия - Регуляризация линейной регрессии - Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие -…
5. Трудоустройство с помощью Центра карьеры. Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью. - Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме. - Буд…
6. Machine Learning. Advanced. Введение - Auto ML. Часть 1 - Auto ML. Часть 2 - Введение в Computer Vision - Нейронные сети и Computer Vision - Нейронные сети и NLP. Часть 1 - Нейронные сети и NLP. Часть 2 - Введение в рекомендательные системы - Коллаборативная…
7. Deep Learning. Нейронные сети: введение - Инструменты для глубокого обучения - Свёрточные нейронные сети - Задача оптимизации - Fine-tuning & Transfer Learning - Natural Language Processing - Сегментация и детекция - Reinforcement Learning - Advanced: продвин…
8. Основы статистики и теории вероятностей Advanced. Gentle introduction. Теория вероятностей в Python - Оценивание - Проверка гипотез: теория - Проверка гипотез: практика - Совместные распределения - Исследование зависимостей - Временные ряды - Дополнительные г…
9. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие. Подготовка к поиску работы - Составление резюме - Поиск работы - Выполнение тестовых заданий - Подготовка к собеседованию и его прохождение - Принятие оффера и выход на работу - Профессиональное развитие и кар…

Чему вы научитесь

• Освоите и сможете применять: аналитика и ml. базовые математические объекты и sympy. необходимые функции и некоторые дополнительн…
• Научитесь уверенно работать с темой: business understanding. с чего начинается работа с данными.
• Освоите и сможете применять: выгрузка данных с помощью sql.
• Освоите и сможете применять: нейронные сети и computer vision.
• Освоите и сможете применять: fine tuning & transfer learning.