Machine Learning Beginning

классический вводный курс по современному Machine Learning с упором на практику

Name: Machine Learning Beginning
Price: 36000 UAH
Availability: InStock

опыт

знание Python, основ линейной алгебры и теории вероятностей

старт

04 марта 2025 г.

группа

25 мест

длительность

3 месяца

если вы:

01
разработчик и желаете расширить свои компетенции в сфере анализа данных и машинного обучения
02
начинающий data scientist, ML engineer, data engineer, data analyst и хотите получить целостное понимание ML, навыки построения моделей и работы с даными

...тогда это мэтч!

На курсе Machine Learning Beginning мы рассмотрим большинство популярных методов: начиная от простых (но не менее эффективных) линейных моделей и древ решений, заканчивая более сложными буcтингами и глубокими нейронными сетями.

Лекции будут сопровождаться примерами решений реальных задач классификации, регрессии, кластеризации с использованием Python из наиболее популярных сфер применения ML — автоматического анализа текстов, предсказания временных рядов, классификации картинок.

По окончанию курса вы будете иметь не только общее представление о том, чем является Machine Learning, но и глубокое понимание современных инструментов и нюансов их использования. А также получите практический опыт тренировки, валидации и тюнинга различных моделей машинного обучения.

навыки,
которыми овладеем

hard skills:

умение пользоваться базовыми инструментами для манипулирования и анализа данных
визуализация данных для обнаружения шаблонов, трендов и инсайтов
владение техниками оценки моделей машинного обучения
владение техниками clustering и dimensionality reduction, способами их практического применения
понимание архитектуры и функционирования базовых нейронных сетей

soft skills:

гибкость во внедрении изменений и корректировке стратегий
анализ проблем и нахождение эффективных решений

программа курса

от основ data science до фреймворков deep learning

вебинары

вт, чт — 19:30

01.вступление в машинное обучение: что такое машинное обучение
примеры использования в реальной жизни
типы задач (классификация, регрессия, кластеризация)
краткий обзор инструментов
02.Python и подготовка данных: основы Python для работы с данными
использование библиотек pandas, numpy
03.исследовательский анализ данных (EDA): обзор методов анализа данных
заполнение пропущенных значений
обнаружение аномалий
визуализация данных (графики, гистограммы)
04.построение моделей: регрессии: линейная регрессия: принцип работы
логистическая регрессия
оценка качества моделей
05.evaluating models. validation. metrics: метрики оценки моделей (MAE, MSE, R^2)
кросс-валидация
преимущества и недостатки разных подходов
обсуждение ошибок моделей

выделите время, потому что на курсе будут: 24 живые занятия,real-life задания, много фидбека и интеграций, курсовой проект исертификат за достижения

авторкапрограммы
Елена

Касьяненко

Data Science Consultant в monobank.

Более 10 лет в data science, включая модели прогнозирования, рекомендательные системы и GenAI моделями. Имеет опыт работы в ведущих компаниях Украины и мира, в частности Toyota (TCEU), monobank, Deloitte London, EVO (Prom.ua) и PrivatBank.

В Toyota Connected Europe разработала и внедрила предиктивные модели для оптимизации выбросов Toyota Fleet для Олимпиады 2024 года в Париже, что позволило снизить их на 20%.

В Deloitte внедрила MLOps фреймворк для одной из крупнейших e-commerce компаний в UK.

В EVO создала data science команду, которая занималась рекомендательными системами, поиском фрода, оценкой качества контента для Prom.ua.

В PrivatBank и monobank разрабатывала модели прогнозирования дефолтов, что позволило более эффективно управлять кредитными портфелями.

что вас ждет

обучение по-проджекторному

понимание основных концепций и подходов data science
разработка, внедрение и оценка эффективности моделей машинного обучения
знакомство с передовыми практиками работы с данными, включая обработку, анализ и визуализацию
реальный опыт работы над кейсами с использованием инструментов data science в различных сферах: финансы, e-commerce, транспорт и другие
сертификат за достижения — выполнение домашек и успешную защиту курсового проекта

цена курса. Machine Learning Beginning

37 800 грн

выберите свой удобный вариант оплаты

гибко планируйте свой бюджет

3 платежа х

12 600 грн

оплата помесячно без скидки

зафиксируйте стоимость и экономьте

1 платеж х

36 000 грн

(вместо 37 800 грн)

оплата всего курса со скидкой

определились?
вот как попасть на курс

1зарегистрироваться
2заполнить анкету
3пройти отбор
4стать студентом

отзывы.
что говорят выпускники

Иван Петруха

macOS Developer в MacPaw

“Я очень доволен курсом и знаниями, которые я получил. Программа курса построена очень грамотно, курс действительно практический. Я узнал о современных способах работы с разными заданиями машинного обучения. Фидбек по домашним работам — регулярный и своевременный. Они спроектированы очень хорошо, заставляют самостоятельно разобраться с нюансами темы, что помогает лучше усвоить новые знания. Лекции — оптимальные по продолжительности, богатые живым общением. Также инструменты и платформы, что применялись на курсе, позволяли всегда быть в курсе последних новостей и получать своевременные упоминания о занятиях или проверенной домашней работе.

просмотреть

Алексей Сидорчук

Senior Project Officer в The International Foundation for Electoral Systems

“Я очень доволен прохождением курса. Получил много новой информации, задания были полезными и практичными. Понравилось объяснение материала.

просмотреть

Игорь Козлов

Big Data Tech Lead в Levi9 Ukraine

“Хорошо структурированный курс покрывает все необходимое для старта в профессии. Я получал фидбек и помощь с курсовым проектом, нестандартные и интересные пути решения проблемы.

просмотреть

92,7% студентов довольны обучением в Проджектор, а 82,2% студентов удалось реализовать цели с помощью курсов

*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.