Практический Machine Learning
С нуля до специалиста Data Science за 12 недель. Получите подробную программу и план обучения на почту!
Онлайн
из любой точки мира
16 августа
дата старта
оценка курса — 4,5 (513 студентов)
* Подробности уточняйте у менеджера
Вы можете получить в подарок один из курсов
Python для анализа данных
Вы с нуля научитесь уверенно использовать Python и Pandas для боевых задач аналитики, парсить веб-страницы, работать с открытыми API и автоматически обновлять отчеты
Мастер Google Таблиц
Освоите Google таблицы с нуля до продвинутых техник и сможете работать с данными лучше большинства людей
Digital-аналитика на практике
Курс превратит вас в специалиста, который может настроить сбор данных на сайте, превратить их в идеи и деньги
Введение в Machine Learning
Курс предназначен для людей, которые решили познакомиться с областью Data Science. Для обучения вам не потребуется никаких дополнительных знаний
Сейчас лучшее время для старта карьеры в области Data Science
С 2012 по 2016 годы количество вакансий специалистов по машинному обучению выросло в 18 раз.

Прямо сейчас специалистов по машинному обучению ищут Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, МТС, PwC, М-Видео, Северсталь.

На курсе вы получите практические знания по применению машинного обучения в бизнесе. И сможете начать карьеру как Data Scientist.
Наши студенты работают в компаниях
Преподаватели
Петр Ермаков
Senior Data Scientist, Lamoda
«Теоретических сведений по машинному обучению много. Можно утонуть в этом всём и стать классным теоретиком. На курсе мы делаем упор на практику и только потом переходим к теории.

Я начал заниматься машинным обучением еще в институте, изначально это было моим хобби. Потом оно стало отъедать все больше времени, пока полностью не стало моей профессией.

Машинное обучение — это стык математики, задач оптимизаций и программирования, поэтому это очень интересно! Всегда можно придумать что-то свое или использовать инструменты, которые уже придуманы. И моя цель вас этому научить.»

Андрей Шестаков
Программист-математик, Mail.ru
«На курсе я научу вас статистике и математике. Мои уроки помогут вам освоить основные методы машинного обучения: классификацию, регрессии, работа с данными и композицию моделей обучения.»
Программа курса
Модуль 1
Модуль 1
Работа с языком Python
Вы научитесь уверенно использовать Python и Pandas для прохождения курса и боевых задач.
Модуль 2
Модуль 2
Алгоритмы машинного обучения
Вы научитесь применять различные алгоритмы машинного обучения: классификация, регрессии, работа с данными, текстами и другими моделями. Подбирать и настраивать модели под конкретную задачу на Python.
Модуль 3
Модуль 3
Применение машинного обучения в production
Вы научитесь тонкостям применения машинного обучения в реальном бизнесе. Создадите http api-модель, освоите автоматическое переобучения модели и мониторинг результатов.
Модуль 4
Модуль 4
Выпускной хакатон. Командная работа
Вы научитесь генерировать гипотезы, работать в команде и в условиях жестких дедлайнов. Создадите MVP реальной модели, которую можно запускать в продакшн.
Получить программу
А также подробный план развития в области Data Science
Заполнение формы ни к чему вас не обязывает. Письмо обычно приходит на почту через 5 минут.
Отзывы о курсе
"Курс понравился большим количеством практических материалов и задач. Это как раз то, чего мне не хватало.
Также понравилось, что домашние задачи сделаны на реальных данных в виде проектов и соревнований."
"В целом отличный курс. Дает представление о предмете изучения, не демотивирует излишней сложностью. Получаешь навык, благодаря которому можешь взять и собрать свое собственное приложение с машинным обучением под капотом.
Очень хорошо подобраны темы для изучения, понравилось содержание лекционного материала."
Александр
"Курс дал великолепный буст по знаниям в области машинного обучения. Понравилось, что были показаны некоторые более сложные направления и показаны направления куда можно развиваться для получения более высоких достижений в этой области."
Жизнь на курсе
Уроки с большим процентом практики

Вы не просто изучаете алгоритмы, а учитесь использовать их в решении реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки машинного обучения в деле, а не разбираться с тем, как приспособить знания к жизни.

Уроки доступны на онлайн платформе, для вдумчивого изучения в любое время.


Помощь преподавателя и коллектива

Если что-то не получается, вы не остаетесь один на один с трудностью. Рядом преподаватель, который поможет разобраться с проблемой.

Учиться в коллективе лучше, когда видишь успехи остальных. Если у кого-то получается лучше, это подстегивает к более активным действиям. Если получается лучше остальных, то вы помогаете коллегам.
Общаемся и помогаем друг другу в Slack

Для курса создается сообщество в Slack. В нем участники делятся впечатлениями и решениями задач, спрашивают совета, а наставники все подробно разъясняют.


Делаем домашние задания

Тут все очевидно: чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, пишете код, а преподаватели и сокурсники вам в этом помогают.
Работаем в команде на хакатоне

Курс завершается хакатоном, где вы за 6 часов делаете MVP модели, которую можно запустить в продакшн. Вы будете работать в команде в условиях жесткого дедлайна: создавать гипотезы, кодить, проверять. Опыт прошлых потоков доказывает, что это очень интересное и важное занятие.

На курсе обучение не заканчивается
Сертификат о прохождении курса
Помощь с трудоустройством и стажировкой
12 Jupyter ноутбуков, много готово кода для работы
Тусовку специалистов и полезных знакомств
Запишитесь на обучение
installmentPrice
при покупке в рассрочку

basePrice
currentPrice
полная стоимость до 30 мая

Осталось 20 мест

Оставленная заявка ни к чему вас не обязывает. После мы позвоним вам, чтобы рассказать детали и ответить на возникшие вопросы.
Часто задаваемые вопросы
Что такое машинное обучение и в чем его польза? Отрасли применения
Представьте риэлтора с многолетним опытом покупки и продажи недвижимости. Он умеет определять стоимость квартиры почти мгновенно. Складывает в уме определенные параметры: инфраструктуру района, количество комнат, этаж, состояние подъезда и квартиры и т. д. И в памяти тут же всплывают подобные квартиры и цены, за которые они были проданы.

Машинное обучение — это когда в программу загружается опыт риэлтора, чтобы она тоже могла мгновенно определять стоимость квартиры. Для этого используют обучающие алгоритмы.

С помощью обучающих алгоритмов можно научить программы делать что угодно:

1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.

2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.

3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.

4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.
Зачем это мне?
Рынку нужны специалисты по машинному обучению. Как пишет HeadHunter, количество вакансий, в которых упоминается машинное обучение, с 2012 по 2016 годы увеличилось в 18 раз: с 113 до 2037. А по версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке мало специалистов по машинному обучению. И наш курс поможет войти в их число.
Насколько это сложно
Машинное обучение — это не сложно. Чтобы освоить машинное обучение, не нужно быть программистом от бога, иметь ученую степень по информатике или высшей математике. Достаточно знать основы программирования, теории вероятности и математической статистики. Всему остальному научим на курсе.

Основы можно получит на бесплатных курсах. Мы вышлем необходимые материалы для изучения.
Для кого этот курс
Курс предназначен для аналитиков, разработчиков, product-менеджеров и тех, кто хочет освоить профессию Data Scientist.

Участники научатся решать конкретные бизнес-задачи и работать с данными с помощью машинного обучения.
Я никогда не программировал
Вам нужно более ответственно подойти к предварительной подготовке, мы вышлем все необходимые материалы.
Что потребуется для успешного обучения
Ноутбук, с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 10 часов в неделю и желание получить новые знания.
Я стану гуру машинного обучения?
Путь Data Scientist — долгий и требует знаний математики, статистики, программирования и значительной практики. Вы пройдете от точки «я ничего не знаю» до точки «я решаю задачи по машинному обучению и знаю, где это применить и как развиваться дальше».
Чем вы лучше бесплатных курсов
Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно.

Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с опытными data scientist'ами из Mail.Ru Group вы пройдете все этапы проекта по машинному обучению: загрузка и очистка данных, выбор модели, разделение на основную и контрольную выборку, кросс-валидация, «тюнинг» модели и многое другое.

Каждое занятие будет проводится в специальном Jupyter notebook, который останется у вас после курса, и который поможет вам, когда вы будете реализовывать свои проекты после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые «куски» кода, которые работают).
Это действительно востребовано?
Просто изучите информацию в интернете, начните с любого интервью с Андреем Себрантом.
Купите курс прямо сейчас за 34 900 ₽
До даты старта вы получите доступ к предварительному курсу — 2 модуля, 17 уроков, 19 практических работ, 2 домашних задания и доступ к закрытому сообществу в Slack.
Made on
Tilda