Question 1

Отрасли применения Data Science

Accepted Answer

С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения 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. Этому вы научитесь в модулях по рекомендательным системам. 2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем для примера 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 развития болезни. Прогнозирование вы изучите в блоке «Введение в машинное обучение». 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. Построению таких моделей посвящены разделы курса по анализу временных рядов. 4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем для примера банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. Решать такие задачи вы научитесь в блоке «Математика и углубленное машинное обучение». 5. Области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере. Проекты нашей учебной программы не ограничены какой-то определенной индустрией — вы сможете понять весь спектр применения анализа данных.

Question 2

Зачем это мне?

Accepted Answer

По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий США. Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130 000 ₽ — 300 000 ₽. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.

Question 3

Что потребуется для успешного обучения﻿?

Accepted Answer

Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 8–10 часов в неделю и желание получить новые знания.

Question 4

Нужны ли мне знания в математике или других точных науках, чтобы изучать Data Science?

Accepted Answer

Нет, вам не понадобятся знания, выходящие за рамки школьной программы. Мы будем учить той математике, которая пригодится. Если вы когда-то были знакомы с высшей математикой и статистикой, то вы сможете быстрее вспомнить материал.

Question 5

Нужно ли быть программистом, чтобы освоить Data Science?

Accepted Answer

Нет, не нужно. Мы научим вас программировать.

Question 6

Нужно ли знать английский?

Accepted Answer

Не обязательно. Знание языка — это, конечно, плюс, но выйти на хороший уровень по Data Science (уровня middle) и стать успешным специалистом можно и без него. Все наши учебные материалы на русском языке. Если вы можете читать на английском, это будет плюсом, но не является обязательным навыком.

Question 7

У меня не очень мощный компьютер. Я смогу заниматься?

Accepted Answer

Сможете, конечно! Для занятий не нужен мощный домашний компьютер или дорогая видеокарта. Достаточно компьютера с выходом в интернет. Мы научим вас использовать облачные технологии для вычислений.

Question 8

Сколько времени нужно будет уделять учебе? Я еще и работаю!

Accepted Answer

От 8 часов в неделю. Если уже есть опыт в этой сфере, то занятия и выполнение заданий займут меньше времени. Можно заниматься в удобном для вас графике.

Question 9

Мне 15 лет. Я могу учиться у вас? Есть ли в SkillFactory возрастные ограничения в приеме студентов?

Accepted Answer

Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице https://skillfactory.ru/free-events. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.

Question 10

Где обучиться работе с нейросетями?

Accepted Answer

Можно учиться самостоятельно, просматривая бесплатные материалы в интернете. Но обычно это занимает много времени. Есть риск начать изучать что-то раньше, чем нужно, и это окажется слишком сложным. Без опытного наставника могут остаться пробелы в знаниях, что скажется на дальнейшей работе.

Лучше получить образование в вузе или на специальных курсах — например, «Специалист по нейронным сетям» от Skillfactory. Здесь вы научитесь обучать и тестировать ML-модели, находить закономерности, делать прогнозы и предлагать лучшие решения в разных сферах.

Question 11

Как называется специалист по нейросетям?

Accepted Answer

Инженер по машинному обучению, ML-инженер, специалист по нейросетям.

Question 12

Сколько зарабатывают программисты нейронных сетей?

Accepted Answer

По данным hh.ru, средняя зарплата программиста нейронных сетей с опытом 1–3 года — 200 000 ₽.

Question 13

Почему Python используют для нейронных сетей?

Accepted Answer

Во-первых, потому что Python — легкий и динамичный язык. Во-вторых, библиотеки машинного обучения дополняют базовые функции Python и позволяют создавать и обучать нейронные сети с минимальными усилиями.

Question 14

Что должен уметь специалист по нейронным сетям?

Accepted Answer

Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов;
Получать данные из веб-источников или по API;
Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib;
Создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science;
Оценивать качество модели вне зависимости от задачи;
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных;
Строить математические и ML-модели с использованием временных рядов;
Использовать алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов);
Знать ML/CV/NLP-инженерию (в зависимости от выбранной специализации), применять современные продвинутые модели для решения отдельных задач;
Конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот;
Выводить и поддерживать модели в продакшен с учетом специфики выбранной специализации;
Обладать дополнительными компетенциями в зависимости от выбранной дисциплины (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering).

Question 15

В чем заключается обучение нейронной сети?

Accepted Answer

Обучение включает несколько этапов:

Предоставление информации 
Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы — это обучающая выборка. Информации должно быть много — считается, что минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети. Все данные представляются не словами, а с помощью формул и числовых коэффициентов.

Преобразования
Входные нейроны получают информацию, преобразуют ее и передают дальше.

Обработка и выводы
У каждого нейрона есть вес — число внутри него, рассчитанное по особым алгоритмам. Он показывает, насколько показания нейрона значимы для всей сети. Соответственно, во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются. В результате они реагируют на разные запросы.

Результат 
Вывод нейронной сети — это набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ. Например, если изображение мужчины — 0, а женщины — 1, то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». Нейросеть из-за структуры не может дать абсолютно точный ответ — только вероятность.

Question 16

Кто занимается обучением нейронных сетей?

Accepted Answer

Инженер по машинному обучению (ML-инженер).

Question 17

Как обучать нейронные сети?

Accepted Answer

Предоставление информации 
Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы — это обучающая выборка. Информации должно быть много — считается, что минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети. Все данные представляются не словами, а с помощью формул и числовых коэффициентов.

Преобразования
Входные нейроны получают информацию, преобразуют ее и передают дальше.

Обработка и выводы
У каждого нейрона есть вес — число внутри него, рассчитанное по особым алгоритмам. Он показывает, насколько показания нейрона значимы для всей сети. Соответственно, во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются. В результате они реагируют на разные запросы.

Результат 
Вывод нейронной сети — это набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ. Например, если изображение мужчины — 0, а женщины — 1, то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». Нейросеть из-за структуры не может дать абсолютно точный ответ — только вероятность.

Специалист по нейронным сетям

Курс по обучению нейронных сетей

Кто такой специалист по нейронным сетям

Что такое машинное обучение и нейронные сети

Что могут делать нейронные сети

Продвигать науку вперед

Искать новые космические объекты

Распознавать лица для авторизации

Сфера применения нейросетей ежегодно растёт

Количество вакансий в Data Science выросло на 433% за 3 года

Новичок

Программист

Вам подойдет курс по созданию нейронных сетей, если вы

Аналитик

Вы научитесь

Уже к середине курса вы сможете

Центр карьеры

Студенты рекомендуют нас

Эффективный формат онлайн-обучения

Начните обучение нейронным сетям уже сейчас

Программа
«Курса по нейронным сетям»

Блок 0. Введение

Проектирование разработки

Работа с данными

Подгрузка данных

Статистический анализ данных

Введение в машинное обучение

Математика и машинное обучение. Часть 1

Математика и машинное обучение. Часть 2

ML в бизнесе

Трек ML

Deep Learning и нейронные сети

Введение в Data Engineering