Главная Напишите

Машинное обучение Python курс

Мы создали учебную программу и стажировку, чтобы за 8 месяцев освоить новую IT-профессию Machine Learning Engineer и выйти на работу в США с зарплатой от $120 000 в год
Идет набор
Длительность: 8 месяцев
Стажировка на коммерческом проекте в США

Мы учим владеть AI инструментами. Именно таких специалистов ищут компании.

Помогаем составить резюме и тренируем прохождение собеседований.

Стажировка на реальных проектах в команде.

Где работают наши выпускники

В этих известных компаниях наши студенты работают на фултайм и контракте. А также огромное количество выпускников трудится в сотнях других компаний по всему миру.

Компании выпускников
Получить бесплатную консультацию по карьере
``

Отзывы выпускников курса Машинное обучение Python курс

Студенты начинают проходить собеседования еще во время курса. Все наши студенты, кто выходит на поиск работы получает работу в течение 1-2 месяцев поиска.

Посмотреть все отзывы

О профессии

Даже люди, далекие от программирования, испытывают интерес к машинному обучению. Но стоит начать углубляться в направление и кажется, что охватить его практически невозможно. Сложные термины, непонятные графики, формулы – неужели для того, чтобы пройти курс, нужно иметь как минимум два высших образования в программировании и математике? Сразу успокоим: это иллюзия. Особенно если проходить введение в машинное обучение с помощью Python. Этот язык придуман для простых людей, а не машин. Он понятный, гибкий, популярный – что может быть лучше для старта в столь перспективном направлении?Курс машинного обучения рассчитан на новичков, которые хотят получить базовые знания в сфере Machine Learning. Теоретическая часть курса состоит из двух блоков: изучения языка программирования Python, наиболее популярного для работы с машинным обучением, и знакомства с основами машинного обучения, его заданиями с точки зрения работы с данными и их анализом. После знакомства с теорией студенты будут проходить IT-стажировку, на которой будут учиться применять полученные знания на практике.Что такое машинное обучение?Простыми словами, это набор методик, инструментов и компьютерных алгоритмов, которые используются для обучения машин анализу данных. Конечная цель машинного обучения – научить машины обучаться самостоятельно и уйти от ручного программирования. После обучения на массивах данных машины могут применять к новым данным паттерны, которые запомнили ранее.

Что вы получите по окончании

  • Курс идеально подходит для новичков без опыта в IT
  • Перспективная и востребованная на рынке специальность с высокими зарплатами
  • Программирование на Python с нуля
  • Знакомство с основами машинного обучения и анализом данных
  • Портфолио проектов машинного обучения и Data Science
  • Подготовка к интервью и помощь с резюме
  • Стажировка на коммерческом проекте
  • Муж/жена учится бесплатно на одном потоке

Кому подойдет этот курс

Начать карьеру в IT с востребованной профессии Через 8 месяцев обучения на курсе вы станете junior специалистом: сможете писать код на Python, создавать алгоритмы и обучать модели, получите основы математики, которые вам понадобятся для понимания алгоритмов машинного обучения.
Сменить профессию Если вы ищете возможность для карьерного роста или изменения сферы деятельности, этот курс поможет вам освоить новую специальность.
Повысить квалификацию Если у вас есть интерес к пониманию принципов работы алгоритмов машинного обучения без глубокого вхождения в сложности математических выкладок, этот курс поможет стать специалистом.

Программа курса

1. Изучение языка Python
1. Python Syntax

Introduction to Python
Python Fundamentals – Basics

2. Python Advanced

Python Fundamentals – Advanced
Programming Foundation
External Utilities and Approaches
Python Modules for Data Science
Practical Project
Interview Preparation
2. Введение в машинное обучение. Определение и терминология
Задача.
Опыт.
Метка.
Разделение на обучающую, тестовую и валидационную выборки.
Показатель производительности.
Метрики производительности (SSE, MAE, матрица ошибок, TRP и др.)
Недоподгонка и переобучение.
Смещение и разброс.
Перекрестная проверка.
Несбалансированные данные.
3. Типы машинного обучения
Обучение с учителем, без учителя.
Перенос обучения.
Обучение с подкреплением.
Существующие темы машинного обучения с примерами .применения.
4. Регрессия
Характер предикторов и результата
Смешивающие переменные
Дискретные и непрерывные переменные.
Простая, множественная и нелинейная регрессия.
Взаимодействие переменных. Качество модели: остатки,
R°2, p-значение, наклон и пересечение.
Набор данных о качестве красного вина.
OLS Линейная регрессия, МЛ Регрессия.
Регуляризация.
Гиперпараметры.
5. Классификация
Бинарная и многоклассовая классификация.
Активные обучающие алгоритмы.
Логистическая регрессия.
Метод опорных векторов.
Деревья решений (BallTrees, KDTrees).
Искусственные нейронные сети
Ленивые обучающие алгоритмы
K-ближайших соседей
Метод случайных примеров
Наивный Байес
Кривая работы приемника (ROC) и Площадь под кривой (AUC), Кривая кумулятивной точности.
Данные по кредитам.
6. Ансамблевые методы
Случайный лес.
7. Методы улучшения
Градиентный бустинг классификации.
XGBoost.
8. Настройка модели
Поиск по сетке
Байесовская оптимизация
9. Кластеризация
Кластеризация на основе расстояния.
Меры близости.
Алгоритмы кластеризации:
Эксклюзивная кластеризация,
Перекрывающаяся кластеризация,
Иерархическая кластеризация,
Вероятностная кластеризация,
Агломеративная кластеризация,
Спектральная кластеризация,
K-средних,
Нечеткие K-средних,
Мини-пакет K-средних,
Смесь гауссиан,
BIRCH,
DBSCAN,
Сдвиг среднего
10. Ядро ML - Введение в нейронные сети (1)
Линейная алгебра
11. Ядро ML - Введение в нейронные сети (2)
1-слойный перцептрон и градиентный спуск
12. Ядро ML - Введение в нейронные сети (3)
Многослойный перцептрон и обратное
13. Ядро ML - Введение в нейронные сети (4)
Мониторинг состояния нейронной сети
14. Практическое применение машинного обучения (1)
Обработка естественного языка (NLP)
15. Практическое применение машинного обучения (2)
Сверточные нейронные сети (CNN)
16. Практическое применение машинного обучения (3)
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
17. Практическое применение машинного обучения (4)
Долгая краткосрочная память (LSTM)
18. Генеративные модели (1)
Автоэнкодеры
19. Генеративные модели (2)
Генеративно-состязательные сети (GAN)
20. API для машинного обучения
OpenAI
Hugging Face
Попробовать первый урок бесплатно

Ответы на вопросы по курсу Машинное обучение Python курс

Нужно ли иметь опыт программирования перед началом курса?

Нет, курс разработан для начинающих. Мы начинаем с основ и постепенно переходим к более сложным темам.

Сколько времени нужно уделять обучению?

Рекомендуется выделять 15-20 часов в неделю: занятия с преподавателем, домашние задания и самостоятельная практика.

Как проходит стажировка на проекте?

Стажировка проходит на реальных проектах в США. Вы будете работать в команде под руководством опытных разработчиков, получая практический опыт коммерческой разработки.

Помогаете ли вы с трудоустройством?

Да, мы предоставляем полную поддержку: подготовка резюме, создание портфолио, mock интервью и рекомендации по поиску работы.

Какие технологии я изучу на курсе?

Полный стек современных технологий: JavaScript, React, Redux, Node.js, Express, MongoDB, TypeScript, Git и многое другое. Подробная программа доступна выше на странице.

Остались вопросы?

Свяжитесь с нами, и мы с удовольствием ответим на все ваши вопросы

Задать вопрос

Курс машинное обучение на Python от школы PASV

Пожалуй, самый важный шаг для новичков любой сферы – это начать обучение. И мы понимаем, как порой тяжело выбирать подходящий курс, настраиваться на интенсивную учебу, временами сомневаться, все ли сделал правильно, иногда – сравнивать себя с другими и бороться с неуверенностью в собственных силах.

В школе программирования PASV обучение происходит так, чтобы каждый студент эффективно осваивал новую специальность комфортным способом:

  1. Для старта не нужно знать Python и машинное обучение. Мы всему учим с нуля.
  2. Программа составлена практикующими программистами от простого к сложному. Вы сможете следить за своим прогрессом и будете четко понимать, какой путь уже пройден, а какие модули ждут вас впереди.
  3. Мы обучаем исключительно актуальным методикам и подходам, которые используются в профессиональной среде.
  4. Занятия проходят онлайн. Вас ждет много практических заданий для закрепления каждого модуля.
  5. Каждый студент получит возможность пройти стажировку на проекте в США.

Пройдя курс машинное обучение Python, вы не просто научитесь технологиям. Вы сделаете уверенный первый шаг к профессии мечты, обретете широкий спектр навыков и сможете быстро войти в IT.