Data Science
и машинное обучение
и машинное обучение
Программа профессиональной переподготовки
БЕСПЛАТНО
Стоимость
8 месяцев
Длительность
онлайн
Формат
О курсе
Университет Иннополис в 2021 году стал обладателем гранта правительства РФ на создание Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта. В рамках деятельности Центра разработан онлайн-курс по программе профессиональной переподготовки «Data Science и машинное обучение».
Чему вы научитесь
- 1Изучите технологии анализа данных
- 2Освоите алгоритмы машинного обучения
- 3Разрабатывать нейронные сети на Python
- 4Работать с операционной системой Linux
- 5Проводить статистическую проверку гипотез
Кому подойдет курс
Студентам последних курсов бакалавриата и магистратуры 1 курса, получающим высшее ИТ-образование
Тем, кто хочет построить карьеру в ИТ
Курс разработан для студентов, которые хотят развиваться профессионально. Обучение даст необходимую базу и навыки для построения карьеры специалиста по машинному обучению.
Тем, кто хочет построить карьеру в ИТ
Курс разработан для студентов, которые хотят развиваться профессионально. Обучение даст необходимую базу и навыки для построения карьеры специалиста по машинному обучению.
Перечень направлений
- 09.02.02 Компьютерные сети
- 09.02.03 Программирование в компьютерных системах
- 09.02.04 Информационные системы (по отраслям)
- 09.02.06 Сетевое и системное администрирование
- 09.02.07 Информационные системы и программирование
- 09.03.01 Информатика и вычислительная техника
- 09.03.02 Информационные системы и технологии
- 09.03.03 Прикладная информатика
- 09.03.04 Программная инженерия
- 09.04.01 Информатика и вычислительная техника
- 09.04.02 Информационные системы и технологии
- 09.04.03 Прикладная информатика
- 09.04.04 Программная инженерия
- 02.03.01. Математика и компьютерные науки
- 02.03.02 Фундаментальные информатика и информационные технологии
- 02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
- 02.04.01 Математика и компьютерные науки
- 02.04.02 Фундаментальные информатика и информационные технологии
- 02.04.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
Необходимые знания
для прохождения курса
для прохождения курса
- математический анализ;
- теория вероятности;
- линейная алгебра;
- базы данных;
- основы программирования на Python;
- навык работы с репозиторием.
Программа курса
Модуль 1
Машинное обучение
1.1. Технологии для обработки данных
1.2. Простейшие алгоритмы машинного обучения
1.3. Кластерный анализ
1.4. Алгоритмы бустинга и бэкинга
1.2. Простейшие алгоритмы машинного обучения
1.3. Кластерный анализ
1.4. Алгоритмы бустинга и бэкинга
Модуль 2
Нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения
2.1. Нейронные сети
2.2 Использование Машиного обучения на предприятии
2.3. Аналитика больших данных
2.4. Обработка естественного языка
2.5. Алгоритмы компьютерного зрения
2.2 Использование Машиного обучения на предприятии
2.3. Аналитика больших данных
2.4. Обработка естественного языка
2.5. Алгоритмы компьютерного зрения
Модуль 3
Проектная работа: разработка и тестирование приложения с применением ИИ
Преподаватель курса
Герард Костин
Сhief Data Scientist CMVentures Fund
- работал Data Science Expert в подразделении инноваций Swarovski, возглавлял в разное время аналитическое подразделение в МТС, Data Science и Data Engineering в Рестрим;
- выступал независимым консультантом по Data Science в проектах Вымпелкома, Ростелекома, X5 Retail Group;
- более 3 лет преподает deep learning, математику, статистику;
- автор курса по выведению нейронных сетей в продакшн.
Результат
Диплом о профессиональной переподготовке по специальности «Специалист по машинному обучению»
Оставить заявку на бесплатное обучение
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Регистрация
Этот веб-сайт использует файлы cookie. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
OK