— 5 курсов про заботу о себе в подарок: по английскому, soft skills, нейросетям, тайм- и стресс-менеджменту
— скидку до 55% на все программы
Забирайте:
Начните с понятного — с курсов, где бережно обучают IT
Весна — время для себя и новой профессии
обучение нейронных сетей
→ Работайте удаленно из любой точки мира
→ Проектируйте и обучайте ML-модели, включая нейронные сети
→ Получите доступ ко всем льготам для айтишников
→ Зарабатывайте от 180 000 ₽

Специалист по нейронным сетям

Освойте самую востребованную профессию в анализе данных
Старт:
25 января
Длительность:
24 месяца
Уровень:
с нуля
Меню
Присоединитесь к новому потоку или начните учиться в удобное время
БАЗА
На этом этапе вы изучите основы программирования на Python, научитесь предобрабатывать и анализировать данные, а также познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста.

Программа
«Курса по нейронным сетям»

Введение

1 неделя
Вы сможете сформулировать для себя реальные цели обучения, узнаете, в чем ценность DS для бизнеса, познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста и разберетесь, как строится разработка любого DS-проекта.
  • INTRO-1. Как учиться эффективно — онбординг в обучение
  • INTRO-2. Обзор профессии. Типы задач в Data Science. Этапы и подходы к разработке Data Science проекта

Проектирование разработки

5 недель
Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции.
  • PYTHON-1. Основы Python
  • PYTHON-2. Погружение в типы данных
  • PYTHON-3. Условные операторы
  • PYTHON-4. Циклы
  • PYTHON-5. Функции и функциональное программирование
  • PYTHON-6. Практика
  • PYTHON-7. Гид по стилю в среде Python (бонусный)

Работа с данными

8 недель
На этом этапе вы овладеете базовыми навыками работы с данными: научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные так, чтобы они были пригодны для анализа. Кстати, об анализе: вы будете анализировать данные с помощью популярных библиотек Matplotlib, Seaborn, Plotly.
  • PYTHON-8. Инструменты Data Science
  • PYTHON-9. Библиотека NumPy
  • PYTHON-10. Введение в Pandas
  • PYTHON-11. Базовые приемы работы с данными в Pandas
  • PYTHON-12. Продвинутые приемы работы с данными в Pandas
  • PYTHON-13. Очистка данных
  • PYTHON-14. Визуализация данных
  • PYTHON-15. Принципы ООП в Python и отладка кода (дополнительный модуль)
  • Проект 1. Аналитика датасета по закрытым вопросам

Подгрузка данных

6 недель
Вы сможете выгружать данные из разных форматов и источников. А поможет вам в этом SQL — язык структурированных запросов. Вы научитесь использовать агрегатные функции, соединения таблиц и сложные объединения.
  • PYTHON-16. Как выгружать данные из файлов разных форматов
  • PYTHON-17. Получение данных из веб-источников и API
  • SQL-0. Привет, SQL!
  • SQL-1. Основы SQL
  • SQL-2. Агрегатные функции
  • SQL-3. Соединение таблиц
  • SQL-4. Сложные объединения
  • Проект 2. Подгрузка новых данных. Уточнение анализа

Статистический анализ данных

7 недель
Разведывательный анализ данных (EDA) — вот, что окажется в центре вашего внимания. Вы познакомитесь со всеми этапами такого анализа и научитесь проводить его с помощью библиотек Statsmodels, Scikit Learn, Seaborn, Matplotlib, SciPy, Pandas. Кроме того, вам удастся поработать на Kaggle, популярном сервисе по участию в соревнованиях.
  • EDA-1. Введение в разведывательный анализ данных. Алгоритмы и методы EDA
  • EDA-2. Математическая статистика в контексте EDA. Типы признаков
  • EDA-3. Проектирование признаков (Feature Engineering)
  • EDA-4. Статистический анализ данных на Питоне
  • EDA-5. Статистический анализ данных на Питоне. Часть 2
  • EDA-6. Проектирование экспериментов
  • EDA-7. Площадка Kaggle
  • Проект 2

Введение в машинное обучение

9 недель
Вы познакомитесь с ML-библиотеками для моделирования зависимостей в данных. Вы сможете обучить основные виды ML-моделей, провести валидацию, интерпретировать результаты работы и выбрать важные признаки (feature importance).
  • ML-1. Теория машинного обучения
  • ML-2. Обучение с учителем: регрессия
  • ML-3. Обучение с учителем: классификация
  • ML-4. Обучение без учителя: кластеризация и техники снижения размерности
  • ML-5. Валидация данных и оценка модели
  • ML-6. Отбор и селекция признаков
  • ML-7. Оптимизация гиперпараметров модели
  • ML-8. ML Cookbook
  • Проект 3. Задача классификации
ОСНОВНОЙ БЛОК
Линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика — звучит страшно, но не пугайтесь: разберем все эти предметы и научим с ними работать! На втором этапе вы погрузитесь в математику и основы машинного обучения, узнаете больше о профессиях DS, а также благодаря профориентации выберете трек обучения второго года.

Математика и машинное обучение. Часть 1

6 недель
Вы сможете решать практические задачи с помощью ручного счета и Python (векторные и матричные вычисления, работа с множествами, исследование функций с помощью дифференциального анализа).
  • MATH&ML-1. Линейная алгебра в контексте Линейных методов. Часть 1
  • MATH&ML-2. Линейная алгебра в контексте Линейных методов. Часть 2
  • MATH&ML-3. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 1
  • MATH&ML-4. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 2
  • MATH&ML-5. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 3
  • Проект 4. Задача регрессии

Математика и машинное обучение. Часть 2

6 недель
Вы познакомитесь с основными понятиями теории вероятности и математической статистики, алгоритмами кластеризации, а также научитесь оценивать качество произведенной кластеризации и представлять результаты в графическом виде.
  • MATH&ML-6. Теория вероятностей в контексте наивного байесовского классификатора
  • MATH&ML-7. Алгоритмы на основе деревьев решений
  • MATH&ML-8. Бустинг & Стекинг
  • MATH&ML-9. Кластеризация и техники снижения размерности. Часть 1
  • MATH&ML-10. Кластеризация и техники снижения размерности. Часть 2
  • Проект 5. Ансамблевые методы

ML в бизнесе

8 недель
Вы научитесь использовать ML-библиотеки для решения задачи временных рядов и рекомендательных систем. Вы сможете обучить ML-модель и провести ее валидацию, а также создать работающий прототип и запустить модель в веб-интерфейсе. А еще получите навыки A/B-тестирования, чтобы можно было оценить модель.
  • MATH&ML-11. Временные ряды. Часть 1
  • MATH&ML-12. Временные ряды. Часть 2
  • MATH&ML-13. Рекомендательные системы. Часть 1
  • MATH&ML-14. Рекомендательные системы. Часть 2
  • PROD-1. Подготовка модели к Production
  • PROD-2. Прототип Streamlit+Heroku
  • PROD-3. Бизнес-понимание. Кейс
  • Проект 6. Тема на выбор: временные ряды или рекомендательные системы
УРОВЕНЬ PRO
На третьем этапе вы познакомитесь с одним из методов машинного обучения — глубоким обучением (DL). А также вас ждет полноценный блок выбранной специализации: вы можете освоить навыки машинного обучения (ML), познакомиться с рутиной CV (компьютерного зрения).
Второй год обучения — 2 специализации на выбор

Профориентация

10 недель
ML или CV: на этом этапе вам наконец предстоит сделать выбор, по какому пути двигаться дальше. Мы расскажем о каждой специализации и предложим решить несколько практических задач, чтобы вам было проще определиться.

Трек ML Engineer

29 недель
В ML-треке вы научитесь решать углубленные задачи машинного обучения, овладеете компетенциями дата-инженера, отточите навык работы с библиотеками Python. Также вы научитесь создавать MVP (минимально жизнеспособную версию продукта), узнаете все тонкости вывода ML-модели в продакшн и узнаете, как работают ML-инженеры в реальной жизни.
  • Введение в Deep Learning
  • Основы Data Engineering
  • Дополнительные главы Python и ML
  • Экономическая оценка эффектов и разработка MVP
  • ML в Production
  • Углубленное изучение ML-разработки и выпускной проект по выбранной теме

Трек CV Engineer

29 недель
На CV-треке вы научитесь решать такие задачи компьютерного зрения, как классификация изображений, сегментация и детекция, генерация и стилизация картинок, восстановление и повышение качества фотографий. Кроме того, вы узнаете, как выкатывать нейронные сети в продакшн.
  • Введение в Deep Learning
  • Основы Data Engineering
  • Дополнительные главы Python и ML
  • Экономическая оценка эффектов и разработка MVP
  • ML в Production
  • Углубленное изучение ML-разработки и выпускной проект по выбранной теме

Deep Learning и нейронные сети

БОНУС
Где применяются нейросети? Как обучить нейронную сеть? Что такое Deep Learning? Ответы на эти вопросы вы узнаете в бонусном разделе DL.

Введение в Data Engineering

БОНУС
Вы узнаете, в чем различие ролей дата-сайентиста и дата-инженера, какими инструментами пользуется последний в своей работе, какие задачи ежедневно решает. Слова «снежинка», «звезда» и «озеро» обретут новые значения :)
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт. Вы справитесь.

Просто следуйте программе обучения.

Базовый

Оптимальный

VIP

5490 ₽ /мес.
Самый популярный
8290 ₽ /мес.
17 990 ₽ /мес.
При рассрочке на 36 мес.
При рассрочке на 36 мес.
При рассрочке на 36 мес.
9150 ₽ /мес.
13 817 ₽ /мес.
29 983 ₽ /мес.
Менторы отвечают на вопросы по темам курса
Координаторы помогают в обучении, решают организационные проблемы
Интерактивные вебинары
Доступ к материалам курса навсегда
Программа трудоустройства
Карьерный курс
Закрытый канал Центра карьеры
Программа подготовки к выходу на IT-рынок (4 недели) включает все нужные инструменты для поиска работы, которые можно применять в будущем.
12 часов индивидуальных консультаций с ментором
Дополнительная карьерная консультация
Тестовое техническое собеседование с экспертом
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
Все опции базового и оптимального тарифа
Индивидуальные консультации с ментором каждую неделю, ответы на любые вопросы по теории и практике
Совместный проект с ментором по вашему выбору
•‎
•‎
•‎
•‎
Все опции базового тарифа
Наш менеджер свяжется с вами и проконсультирует по наиболее подходящим условиям

Выберите тариф
и запишитесь на курс

Бонусный мини-курс Data Engineer
Ревью резюме
•‎
•‎
12 : 10 : 44 : 16
40
скидка
дней
часов
минут
секунд
Бонусный мини-курс SQL-pro
Бонусный курс «Английский для IT»
•‎
•‎
•‎
Бонусный мини-курс Data Engineer
•‎
Информационный курс, который поможет:
  • определиться с карьерной стратегией
  • построить дорожную карту развития
  • составить резюме и сопроводительное письмо
  • подготовиться к интервью и успешно его пройти
  • стажировки и вакансии от партнеров
  • стажировки, хакатоны, IT-песочница и другие проекты Skillfactory и Contented
  • анонсы дней открытых дверей, конференций, вебинаров
  • набор на программу трудоустройства
Наставничество ментора поможет вырасти быстрее
  • разбор вопросов по материалу курса
  • обсуждение кейсов из индустрии
Бонусный мини-курс SQL-pro
Проходите собеседования уверенно
  • тренировка реального технического интервью
  • проверка навыков разработки
  • и решения задач в режиме онлайн
Пройдите все этапы найма в международную компанию
  • курс подходит для уровня А2
  • 15 уроков по 60 мин.
  • отдельный модуль по трудоустройству за рубежом
Эксперты Центра карьеры помогут вам создать продающее резюме и выделиться на фоне других кандидатов.

Курсы по нейронным сетям

— Теория от экспертов
— Сильные проекты для портфолио
— Помощь с трудоустройством
— Сертификат государственного образца
Подобрать курс
Машинное или глубокое обучение, Data Science или Data Engineering, компьютерное зрение или NLP — выбирайте, что нравится, практикуйтесь на реальных бизнес-задачах

Курсы

Узнайте, как функционируют нейросети и как их обучать.

Получите необходимые знания и навыки для старта карьеры в сфере искусственного интеллекта. Уже во время курса сможете искать работу.
курсы по нейросетям

Высшее образование

Получите высшее образование в сфере нейронных сетей онлайн и повысьте свою квалификацию вместе со Skilfactory и лучшими вузами страны. Программа и диплом те же, что и на очном формате.
обучение нейронных сетей

Бесплатные материалы, чтобы погрузиться в IT

смотреть все материалы →

Кто такой дата-сайентист и чем занимается

Data Science — актуальное направление в IT. Дата-сайентисты могут спрогнозировать спрос на товары в маркетплейсах, оценить платежеспособность клиента в банке, разработать систему распознавания лиц для городского транспорта. Электронные голосовые помощники, роботы-автопилоты, рекомендательные и системы компьютерного зрения — будущее, которое наступило. Крупные компании и стартапы ищут специалистов по Data Science, потому что без них работа бизнес-команды будет неэффективной.

Поэтому курсы по Data Science — нейронным сетям и машинному обучению — стали так популярны в последние годы.

Чем помогут курсы по созданию нейронных сетей

Студенты учатся работать с Python для проектирования алгоритмов, строить математические и ML-модели, применять алгоритмы для рекомендательных систем, интегрировать решения в бизнес. Проходят обучение программированию нейронных сетей.

Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика. На курсах по нейросетям в Data Science есть 5 видов практических занятий: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разные форматы дают возможность эффективно усваивать новые знания и повышать квалификацию.
Подобрать курс
Оставьте контакты, и мы поможем подобрать IT-курс для вашей цели
Наш эксперт расскажет о разных IT-профессиях и подберет курс под ваши цели и задачи

Часто задаваемые вопросы

Можно поступить в вуз на специальность, связанную с информатикой или программированием. Другой вариант — учиться онлайн. Например, в Skillfactory можно проходить курсы из любой точки мира и выбрать направление по силам. Присмотритесь к программе «Специалист по нейронным сетям». Она поможет стать уверенным джуном за 2 месяца, даже если сейчас вы ничего не знаете о профессии и никогда не работали в IT.
Учитесь из любой точки в удобное время
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате
Москва
Ереван
Алматы
Минск
Киев
Ташкент
Баку
Казань
Санкт-Петербург
Новосибирск
Одесса
Нижний Новгород
Харьков
Воронеж
Ростов-на-Дону
Екатеринбург
Уфа
Самара
Красноярск
Омск
Челябинск
Калининград
Пермь
Волгоград
Днепропетровск
Ставрополь
Краснодар
Ижевск
Саратов
Иркутск
Тюмень
Астрахань
Тольятти
Хабаровск