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

Курс по обучению нейронных сетей

Присоединитесь к новому потоку или начните учиться в удобное время
Машинное обучение (ML) заключается в создании математических алгоритмов, обучающихся решать различные задачи.
Нейросети — один из самых перспективных и продвинутых методов машинного обучения. Задачи, которые решает типичная нейросеть: классификация, предсказание и распознавание.
Обучение нейронных сетей называется глубоким обучением (DL).

Почему нейронные сети и ML — это хорошо
Обученная под конкретную задачу нейросеть может легко превзойти человека. Уже сегодня нейросети лучше людей играют в игры, которые нельзя просчитать математически (вроде го), диагностируют болезни и распознают объекты на фотографиях. Эта технология только развивается, но уже очень востребована — сфера применения машинного обучения быстро растет.

Что такое машинное обучение и нейронные сети

создать модель для автоматической постановки диагноза пациенту
оптимизировать транспортное движение
разработать систему распознавания лиц

Кто такой специалист по нейронным сетям

Это специалист, который строит, обучает и тестирует модели машинного обучения. Он находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах.

Специалист по нейронным сетям может:

Что могут делать нейронные сети

DeepMind (дочерняя компания Google) создала визуальные модели всех известных науке белков (это 200+ миллионов), включая белки, закодированные в геноме человека.

Белки — это основа нашей жизни. Несмотря на кажущуюся простоту их строения, мы до сих пор не можем в полной мере раскрыть все бесконечные функциональные возможности их структур.
Созданная в NASA нейронная сеть научилась распознавать световые узоры, указывающие на существование планеты.
Так удалось обнаружить экзопланеты Kepler-90 и Kepler-90i, которые находятся в планетной системе, похожей на нашу.
Компания VisionLabs создала платформу биометрического распознавания лиц для денежных переводов и авторизации при доступе к персональным данным. Система использует нейросети, благодаря чему для идентификации личности достаточно картинки любого качества. Платформу уже используют более 40 банков и кредитных бюро в России и странах СНГ.

Продвигать науку вперед

Искать новые космические объекты

Распознавать лица для авторизации

Сфера применения нейросетей ежегодно растёт

  • Инвестиции в искусственный интеллект за год выросли с $ 48 млрд до $ 93,5 млрд
  • По прогнозам, рынок искусственного интеллекта к 2025 году превысит 190 млрд долларов
  • Специалист по нейронным сетям нужен в любой индустрии: IT-сфера, банкинг, дизайн, наука, образование, медицина
По данным Всемирного экономического форума, работа в Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года

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

Вакансия Data Scientist Middle
Вакансия Data Scientist в Mail.Ru
Вакансия Data Scientist
Вакансия Middle Data Scientist
Чтобы посмотреть как устроена работа в большой IT-компании
Чтобы быстрее влиться в среду
Чтобы расти в карьере и работать из любой точки мира

Новичок

Программа рассчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python, получите необходимые знания по математике, статистике и теории вероятности, освоите технологии ML и сможете применить их на практике.

Программист

Вы программируете на Python и столкнулись с задачами, в которых необходимо задействовать алгоритмы машинного и глубокого обучения. На курсе вы освоите продвинутое машинное обучение, создадите и обучите рекомендательную систему и несколько нейронных сетей.

Вам подойдет курс по созданию нейронных сетей, если вы

Аналитик

Вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените основные методы предобработки данных. Научитесь обучать модели, делать прогнозы и применять это для решения бизнес-задач.

Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет

Вы научитесь

Управлять данными в базах данных на языке SQL, а также работать с данными, представленными в специальных форматах
1
3
2
4
Проводить разведывательный анализ и проверку гипотез с помощью Python
Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
5

Уже к середине курса вы сможете

Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
Решить задачу классификации спама SMS-сообщений
Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке

Создадите вместе с сотрудником Центра карьеры продающее резюме
Наметите карьерный трек на онлайн-встрече с карьерным консультантом

Центр карьеры

1
2
Потренируетесь проходить собеседование на интервью с HR-менеджером
3
По данным Центра карьеры SkillFactory
77%

студентов получили приглашение на собеседование
81%

студентов достигли поставленной цели
Дополнительное карьерное сопровождение
Карьерные митапы
Разборы кейсов и резюме в закрытой группе
Рекомендации от карьерных консультантов, коучей, IT-рекрутеров
3 недели сопровождения на этапе выхода на рынок труда
Ревью резюме
Карьерная консультация
Тренажер собеседований
4,6
4,8
4,6
78
%
432 отзыва
298 отзывов
172 оценки
235 отзывов

Студенты рекомендуют нас

Эффективный формат онлайн-обучения

Занимайтесь в своем темпе
Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).
20% обучения — интересная и важная теория
Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.

Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
80% обучения — практика в разных форматах
Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.
Менторы и координаторы помогут дойти до конца
Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.

Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.

Фокус на подготовке к трудоустройству
Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.

Лучших студентов рекомендуем по накопленной базе работодателей. На стажировках в компаниях-партнерах вы отработаете навыки и пообщаетесь с потенциальными работодателями.

Начните обучение нейронным сетям уже сейчас

Забронируйте курс со скидкой
разработчик систем машинного обучения на python курсы
до 24 января
скидка
40%
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»

Блок 0. Введение

1 неделя
Вы сможете сформулировать для себя реальные цели обучения, узнаете, в чем ценность Data Science 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 объектно-ориентированного программирования (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 Python
  • EDA-5. Статистический анализ данных на Python. Часть 2
  • EDA-6. Проектирование экспериментов
  • EDA-7. Kaggle-площадка
  • 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 понижения 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 Data Science, 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 и стекинг
  • MATH&ML-9. Кластеризация и техники понижения размерности. Часть 1
  • MATH&ML-10. Кластеризация и техники понижения 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 Streamlight+Heroku
  • PROD-3. Бизнес-понимание. Кейс
  • Проект 6. Тема на выбор: временные ряды или рекомендательные системы
УРОВЕНЬ PRO
На третьем этапе вас ждет полная прокачка в Machine Learning. Вы познакомитесь с одним из методов машинного обучения — глубоким обучением (DL), а также вас ждет полноценный блок выбранной специализации: вы сможете освоить навыки машинного обучения (ML).
При выборе CV или ML вы сможете пройти курс по NLP без менторской поддержки бесплатно

Трек ML

29 недель
На 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
При покупке курса вы можете получить специализацию по NLP без менторской поддержки бесплатно.

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.
Санкт-Петербург
Екатерина Тарасевич
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге.
30 лет, Москва
Татьяна Мирко
Набережные Челны
Аркадий Хазанов
27 лет, Москва
Александра Быстрова
Сергей Димов
34 года, Абакан
Артем Белоконский
Киев
Каменск-Уральский
Долговская Виктория
Москва
Валентин Ветюков
Калининград
Антон Пальшин
Москва
Николай Шумаков
Челябинск
Валентин Шунайлов
53 года, Москва
Москва
Ника Гвенетадзе
Харьков
Ольга Шутылева
Минск
Александр Журавлев
Москва
Марина Чигарева
Саратов
Дмитрий Анпилогов
34 года, Рига
Андрей Шевченко
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом.
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером.
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства.
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска.
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский.
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве.
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком.
Привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик.
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент.
Добрый день. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик.
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства.
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности.
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе.
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста.
Привет. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса.
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца.
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева.