Machine Learning с нуля до Junior

Код курса Machine-Learning-online

Время: 6 месяцев, не менее 60 академических часов

Форма обучения: Онлайн с тренером

Machine Learning с нуля до Junior

Введение

Учащиеся познакомятся с основами машинного обучения, охватывающими как теоретические аспекты, так и практическое применение алгоритмов для анализа данных, и получат знания о различных типах обучения для реализации на практике.

Начало формы

Задача этого курса 

Обучение самостоятельному разработыванию планов решения задач, формулировке и проверке гипотез, анализу результатов и их представлению руководству.

Изучение методов чтения данных в различных форматах с помощью Python и SQL, написание запросов к API, а также приемы получения, очистки и сохранения данных.

Проведение разведочного анализа данных и использование Excel для аналитических задач. Освоение визуализации данных в Power BI и программирования на Python и SQL.

Знакомство с процессами работы с моделями данных, включая сбор данных, построение моделей, их валидацию и мониторинг результатов.

Изучение алгоритмов машинного обучения как с учителем, так и без него. Практика в решении задач регрессии, классификации и кластеризации. Создание первых моделей машинного обучения.

Навыки создания репозиториев и управления версиями кода, отслеживание изменений и использование инструментов для совместной работы над проектами.

Целевая аудитория

Этот курс нацелен на начинающих аналитиков данных, IT-специалистов и студентов технических специальностей, желающих освоить анализ данных, программирование, машинное обучение и управление проектами в сфере IT. Подходит для тех, кто стремится работать с большими объемами данных и использовать современные инструменты для их анализа и визуализации.

Оплата курсов

Для вашего удобства все наши курсы можно оплатить через Kaspi Bank

Сравнение курсов

Онлайн-обучение	Обучение в классе
Полноценное обучение у тренера в составе группы	Полноценное обучение у тренера в составе группы
Выполнение заданий и совместное обсуждение решений	Выполнение заданий и совместное обсуждение решений
Возможность получить от тренера ответы на свои вопросы в ходе курса	Возможность получить от тренера ответы на свои вопросы в ходе курса
Возможность скачать материалы курса в электронном виде	Возможность скачать материалы курса в электронном виде
Отсутствие финансовых и временных затрат на проезд к месту обучения и размещение в гостинице	Отсутствие финансовых и временных затрат на проезд к месту обучения и размещение в гостинице
Обучение в домашней обстановке, в любимом кресле	Обучение в домашней обстановке, в любимом кресле

Получить

План курса

Месяц 1	Введение в курс. Основы NumPy
	Неделя 1	Установка Anaconda, Python, Jupyter Notebook Настройка среды разработки Этапы работ по машинному обучению
	Неделя 2-3	Основы машинного обучения Линейная алгебра для машинного обучения Подготовка данных для машинного обучения Задача регрессии и линейная регрессия Классификация и логистическая регрессия Метрики бизнеса Бутстреп в машинном обучении Сбор данных
	Неделя 4	Обзор раздела про NumPy Массивы NumPy Индексация и выбор данных из массивов NumPy Операции в NumPy
Месяц 2	Базовый SQL
	Неделя 5-6	Базы данных Срезы данных Группировка и сортировка Связи и объединения таблиц
	Неделя 7-8	Подзапросы Схемы данных PySpark Распределённые системы. Структуры данных в PySpark SQL-запросы в PySpark
Месяц 3	Pandas
	Неделя 9-10	Выборка данных по условию (Conditional Filtering) Полезные методы - Apply для одной колонки Отсутствующие данные (missing data) – Обзор Отсутствующие данные (missing data) - Операции в Pandas Агрегация данных GROUP BY - Часть 1 Агрегация данных GROUP BY - Часть 2 - Мульти-индекс Объединение датафреймов – Конкатенация Объединение датафреймов - Inner Merge Объединение датафреймов - Left и Right Merge Объединение датафреймов - Outer Merge Методы Pandas для текста Методы Pandas для даты и времени
	Неделя 11-12	Input/Output в Pandas - CSV-файлы Input/Output в Pandas - HTML-таблицы Input/Output в Pandas - Excel-файлы Input/Output в Pandas - SQL базы данных Input/Output в Pandas - SQL базы данных Сводные таблица в Pandas Проверочные упражнения по Pandas
Месяц 4	Matplotlib
	Неделя 13-14	Обзор раздела про Matplotlib Основы Matplotlib Объект Figure - принципы работы Объект Figure - код в Python
	Неделя 15-16	Объект Figure – параметры Стилизация Matplotlib: легенды Стилизация Matplotlib: цвета и стили Дополнительные материалы по Matplotlib
Месяц 5	Seaborn
	Неделя 17-18	Обзор раздела про Seaborn Scatterplots - Графики рассеяния (диаграммы рассеяния) Distribution Plots - Часть 1 - Типы графиков Distribution Plots - Часть 2 - Код в Python Categorical Plots - Статистики по категориям - Типы графиков Categorical Plots - Статистики по категориям - Код в Python
	Неделя 19-20 Неделя 21	Categorical Plots - Статистики по категориям - Код в Python Categorical Plots - Распределения по категориям - Типы графиков Categorical Plots - Распределения по категориям - Код в Python Графики сравнения - Типы графиков Графики сравнения - Код в Python Seaborn Grid Матричные графики
Месяц 6	Машинное обучение для текстов и временные ряды
	Неделя 22-23	Векторизация слов Лемматизация. Регулярные выражения. Векторизация слова. TF-ID. Языковые представления Эмбединги. Word2vec. BERT.
	Неделя 24-26	Временные ряды Анализ временных рядов Временные ряды. Ресемплирование. Скользящее среднее. Тренды и сезонность. Стационарные ряды. Разности временного ряда. Прогнозирование временных рядов Задача прогнозирования. Качество прогноза. Создание признаков. Обучение модели.

Целевая аудитория

Информация в разработке

Приобретаемые знания

Информация в разработке

Преподаватели курса

Виктория Лавицкая

Преимущества курса

6 месяцев, не менее 60 академических часов

Доступ к online библиотеке

Обучение на русском

Выпускники получают удостоверение о повышении квалификации

Порядок оплаты - не позднее чем за 14 дней до начала занятий

Часто задаваемые вопросы

1. Проводите ли вы онлайн-обучение?

Да, проводим.

2. Где я могу найти расписание онлайн-курсов?

Расписание онлайн-курсов можно увидеть в разделе «Расписание» выбрав фильтр «Онлайн».

3. Онлайн-обучение проводят те же тренеры, что и курсы в классе?

Да, наши тренеры проводят как очное, так и онлайн-обучение.

4. Установлены ли перерывы и сколько они по времени?

Перерыв предусмотрен, по договоренности с тренером, но как правило 15 минут.

5. Какие технические требования к прослушиванию онлайн-курса?

Особых технических требований нет. Достаточно наличие стабильного интернет-канала.

6. Будет ли тренер меня слышать? Могу ли во время проведения курса задать свои вопросы?

Да, конечно, тренер будет слышать вас, поэтому вы сможете задавать свои вопросы.

7. Если возникнут технические проблемы во время онлайн-курса, кто сможет мне помочь?

Сотрудник технической поддержки будет во время начала вебинара пока все не подтвердят, что нет никаких сложностей со звуком, видео и другими параметрами. В дальнейшем все вопросы о проблемах технического плана можно адресовать тренеру для оперативного решения вместе с сотрудником технической поддержки.

8. Получу ли я удостоверение о прохождении курса по окончанию онлайн-обучения?

Да, конечно, по окончании курса вы получите удостоверение о повышении квалификации, при условии посещения не менее 50% длительности занятий и выполнения заданий

Все вопросы

Последние новости

26.10.2022

Рустам Якупбаев присоединился к Индустриальному комитету по прикладной математике АО «Казахстанско-Британского технического университета»

Учредитель IT Expert Lab Рустам Якупбаев вступил в состав и принял участие в онлайн заседании Комитета Школы Прикладной Математики КБТУ. На заседании обсуждался вопрос развития IT – отрасли в Казахстане путем подготовки молодых специалистов. Рустам Куатович принял активное участие в обсуждении стратегии развития комитета, а также о перспективах дальнейшего сотрудничества.

24.10.2022

«IT Expert Lab» получил аккредитацию у одного из лидирующих институтов в области IT обучения и сертификации People Cert

«IT Expert lab» прошел аккредитацию учебного курса, осуществляющего обучение и сертификацию ITIL в международном институте PeopleCert. Теперь IT Expert Lab – сертифицированный экзаменационный центр.

06.10.2022

Компания IT Expert Lab при поддержке МЦРИАП, HUAWEI и «Ассоциации цифровой трансформации» провела первый поток обучения по IT-архитектуре для ведущих сотрудников государственных органов и национальных компаний.

Учебный центр «IT Expert Lab» провел семинар «Мастерская проектирования IT-решений», который прошёл с 30 сентября – 2 октября. Курс был ориентирован на руководителей государственных органов и национальных компаний, вовлеченных в процесс цифровой трансформации.

25.08.2022

IT Expert Lab и КТБУ заключили меморандум о сотрудничестве

25 августа 2022 года компания “IT Expert Lab” и Казахстанско-Британский технический университет заключили Меморандум о сотрудничестве с целью развития современных направлений и реализации профессиональных программ обучения.