Курсы обучения Machine learning (Машинное обучение) с нуля

Профессия Machine Learning Engineer

Skillbox

179 831 ₽

-66 537 ₽

цена за курс

5 801 ₽

в рассрочку

4.87

рейтинг

Чему вы научитесь:

Строить модели машинного обучения. Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
Обучать нейронные сети. Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
Использовать ML-алгоритмы. Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
Работать с инструментами анализа данных. Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
Извлекать данные из различных источников. Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
Настраивать инфраструктуру. Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.

Особенности курса:

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети.
Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision.
Через год сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.
Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
С нуля освоите Python и SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов. Устроитесь на стажировку по выбранной специальности уже во время прохождения курса.
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.
Вас ждут 100+ тем с различным уровнем сложности, видео и практика: 100 практических заданий, 3 итоговых проекта

Длительность обучения:

20 месяцев

Рассрочка без %:

5 801 ₽ на 31 мес

Выдают документ:

Сертификат о прохождении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

Skillbox

Факультет Data Engineering

GeekBrains

168 408 ₽

-62 311 ₽

цена за курс

4 678 ₽

в рассрочку

4.84

рейтинг

Чему вы научитесь:

Вы погрузитесь в профессию дата-инженера: познакомитесь с понятием базы данных, научитесь использовать SQL, создавать запросы, программировать на Python. Также познакомитесь с открытыми данными, RESTful и SOAP-сервисами, форматами XML и JSON.
Познакомитесь с реляционными и нереляционными базами данных, узнаете, как строить хранилища данных и выбирать архитектуры под конкретную задачу.
Познакомитесь с инструментами обработки больших массивов данных, в первую очередь с инструментами экосистемы Hadoop: HDFS, Yarn, Hive, Hue, Flume, Cassandra и другими. Вы освоите возможности фреймворка Apache Spark для распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных. В конце четверти познакомитесь с популярным инструментом Apache Airflow для планирования и мониторинга пакетных процессов работы с большими данными.
Освоите потоковую обработку данных с использованием инструментов Kafka и Spark Streaming. Также освоите практики DevOps, необходимые для работы дата-инженером.
Разработка, поддержка и оптимизация пайплайнов обработки данных и машинного обучения на Python и Spark
Опыт проектирования аналитических систем хранения и обработки больших данных
Проработка архитектуры разрабатываемых решений
Знание принципов работы БД (SQL/noSQL) и методологий моделирования
Опыт работы с Airflow и другими инструментами для запуска регулярных задач
Понимание принципов машинного обучения и подготовки данных для ML-приложений

Особенности курса:

Вы научитесь собирать и обрабатывать данные, проектировать хранилища и работать с инфраструктурой
Повысьте квалификацию и уровень дохода вместе с GeekBrains
141 часов обучающего контента 279 часов практики 2-3 вебинара в неделю
Наша программа одна из самых объёмных и содержательных. В то же время её легко понять, потому что знания даются постепенно: от базы к продвинутым инструментам
Опыт работы с Hadoop кластером и HDFS, мониторинг своих приложений
Разработка витрин данных для бизнес-пользователей аналитики
Опыт работы с пакетной и потоковой выгрузкой данных в аналитическое хранилище
Опыт работы с ETL-инструментами и сервисами
Сбор процессов очистки и валидации данных
Опыт работы с ОС Linux

Длительность обучения:

12 месяцев

Рассрочка без %:

4 678 ₽ на 36 мес

Выдают документ:

Диплом о профессиональной переподготовке

Формат курса:

Занятия в группе с преподавателем, онлайн-лекции и вебинары, видеозаписи занятий

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

GeekBrains

Как стать аналитиком данных «плюс»

Яндекс Практикум

168 000 ₽

-62 160 ₽

цена за курс

15 500 ₽

в рассрочку

4.84

рейтинг

Чему вы научитесь:

Python для анализа данных
Язык запросов SQL
Теория вероятностей и статистика
A/B-тесты
Визуализация. Качественная визуализация в анализе данных — это не только способ эффектно донести до заказчика результаты исследований, но и важнейшая часть самих исследований: тепловые карты, гистограммы, столбчатые и линейные графики помогают аналитику выявить скрытые аномалии и закономерности в данных.
Дашборды. Аналитиков часто просят подготовить отчёт об изменении каких-нибудь показателей. Спасают дашборды — автоматически обновляемые интерактивные отчёты.
Продуктовые и маркетинговые метрики
Анализ поведения пользователей. Клиенты онлайн-сервисов оставляют за собой длинный цифровой след. Используя инструменты мобильной и веб-аналитики, аналитики данных изучают пользовательский путь и извлекают важные для бизнеса выводы.
Основы машинного обучения. Базовые знания в сфере машинного обучения пригодятся для сегментации аудитории, предсказания оттока клиентов, а также поиска выбросов в данных.

Особенности курса:

Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере анализа данных
Курс подойдёт, если вы только начинаете разбираться в аналитике данных и не хотите ничего упустить.
Если базовые знания уже есть, вы сможете их углубить и заполнить пробелы. Посмотрите план обучения, чтобы убедиться
У вас за плечами будет год опыта. Это самое ценное, что вы получите. Более 720 часов учёбы, попыток, ошибок, отрицания, гнева, торга, расстройства, принятия, снова попыток и радости, что всё наконец работает. Это сложный, но интересный путь, который изменит вашу жизнь.
Научитесь составлять резюме и писать цепляющие мотивационные письма.
Подготовитесь к собеседованию, потренируетесь его проходить.
Разовьёте софт скиллс, или «гибкие навыки». Работодатели их ценят.

Длительность обучения:

12 месяцев

Рассрочка без %:

15 500 ₽ на 12 мес

Выдают документ:

Диплом о профессиональной переподготовке

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

Яндекс Практикум

Профессия Data Scientist

SkillFactory

165 599 ₽

-61 272 ₽

цена за курс

6 900 ₽

в рассрочку

4.84

рейтинг

Чему вы научитесь:

Программировать на Python и использовать Python для анализа данных
Получать данные из разных источников: БД, файлы, интернет
Работать с данными в SQL и разными форматами файлов
Проводить разведывательный анализ с помощью Pandas и проверки гипотез
Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции
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.
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.
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.
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).

Особенности курса:

Полный курс по Data Science c нуля. Освойте самую востребованную профессию в анализе данных
Дата-сайентист использует методы науки о данных (Data Science), строит и тестирует математические модели.
Он находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах.
Программа расчитана на обучение с нуля. Вы начнете с SQL и Python. Получите необходимую теорию по математике, статистике и теории вероятности и отработаете ее на практике. А через год легко сможете решать задачи и устроитесь на новую работу.
Научитесь работать с моделями машинного обучения, анализировать данные на Python и прокачаете аналитическое мышление.
Начнете анализировать данные на продвинутом уровне, автоматизировать процесс сбора данных. Научитесь обучать модели и делать прогнозы, а также применять это для решения бизнес-задач.
После базового курса вы сможете выбрать более узкую специализацию в Data Science — CV Engineer, NLP Engineer или ML Engineer

Длительность обучения:

24 месяца

Рассрочка без %:

6 900 ₽ на 24 мес

Выдают документ:

Сертификат об успешном окончании курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

SkillFactory

Обучение профессии Data Science с нуля

SkillFactory

125 880 ₽

-46 576 ₽

цена за курс

10 490 ₽

в рассрочку

4.82

рейтинг

Чему вы научитесь:

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 обучения для решения задач Data Science (линейные модели, деревья решений, ансамблевые модели)
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
Применять алгоритмы для рекомендательных систем
Интегрировать решение в продакшн и в бизнес в целом
Работать с Github и Kaggle

Особенности курса:

8 проектов для портфолио. Дипломный проект под руководством ментора.
Практико-ориентированное обучение. Необходимые soft-skills для работы.
Поддержка менторов и кураторов во время обучения. Содействие в трудоустройстве. Соревнования и хакатоны.
Специалисты Data Science нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Только за последнюю неделю на HH.ru открылось более 500 вакансий, при этом инструменты нужны и для многих других позиций.
Яндекс, Сбербанк, Mail.ru, Ростелеком, РЖД и многие другие компании ищут специалистов по аналитике. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ данных нужен вне зависимости от индустрии.

Длительность обучения:

13,5 месяцев

Рассрочка без %:

10 490 ₽ на 12 мес

Выдают документ:

Сертификат об успешном завершении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

SkillFactory

Data Scientist

ProductStar

64 896 ₽

-24 012 ₽

цена за курс

2 704 ₽

в рассрочку

4.76

рейтинг

Чему вы научитесь:

Работать с SQL. Научитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию
Использовать Python и библиотеки анализа данных. Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных
Строить модели машинного обучения. Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Использовать сложную математику для Data Science. Освоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями
Машинное обучение. Построение моделей. Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
Продвинутая математика для ML. Линейная алгебра, теория вероятности, теория множеств для работы с машинным обучением
Обработка языка (NLP). Дистрибутивная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram) и машинный перевод
Декомпозиция метрик. Поиск низкоуровневых метрик для улучшенния бизнес-показателей
Продвинутый уровень мат.статистики для аналитики данных
Рекомендательные системы. Навык построения рекомендательных систем для различных отраслей

Особенности курса:

Начните карьеру в Data Science c нуля
Большие данные, машинное обучение, NLP для быстрого старта в аналитике данных
10+ кейсов в ваше портфолио. Добавьте реальные проекты в свое портфолио и покажите на собеседовании
60 лекций и 60 практических заданий от практиков Data Science с проверкой
По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям

Длительность обучения:

6 месяцев

Рассрочка без %:

2 704 ₽ на 24 мес

Выдают документ:

Сертификат об успешном завершении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

ProductStar

Введение в data science

Skillbox

63 669 ₽

-23 558 ₽

цена за курс

5 585 ₽

в рассрочку

4.76

рейтинг

Чему вы научитесь:

Аналитически мыслить. Data scientist не просто слепо применяет изученные инструменты. Вы научитесь сами решать проблемы: разрабатывать планы, выдвигать и проверять гипотезы, интерпретировать результаты и представлять их руководству.
Работать с инструментами дата-сайентиста. Освоите Python, Git и визуализацию данных в Power BI. Будете на «ты» с Jupyter Notebook, сможете обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow.
Извлекать данные из источников. Научитесь читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas, писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах. Познакомитесь с устройством баз данных и освоите язык запросов SQL.
Проводить разведочный анализ данных. Научитесь оценивать собранные данные и удалять непригодные для дальнейшего анализа атрибуты. Узнаете, как с помощью встроенных программных модулей Python, знаний математики и статистики исправлять ошибки в датасетах.
Строить аналитические модели. Например, вы сможете построить воронку продаж для интернет-магазина на основе данных о продажах и расходах. Узнаете, как проводить когортный анализ и предсказывать выручку компании.
Разрабатывать модели машинного обучения. Вы начнёте с простых моделей машинного обучения, которые требуют минимальных знаний программирования. После вводного курса такие термины, как регрессия, кластеризация, векторные и матричные вычисления не будут казаться чем-то страшным.

Особенности курса:

Вы попробуете себя в роли дата-инженера, аналитика и специалиста по машинному обучению.
Получите фундаментальные знания и навыки, достаточные для начала карьеры в Data Science.
Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало.
Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.
С нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. Знания закрепите на практике — подготовите и презентуете итоговую работу, которая станет первым кейсом в вашем будущем портфолио.
Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения, будете применять Python для решения задач с данными. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
Вы научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию для компании, понимать математику на основе статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.
Вас ждут 3 курса, на которых вы получите все знания и навыки, необходимые для старта карьеры в Data Science: 49 модулей, 262 видеоматериала

Длительность обучения:

6 месяцев

Рассрочка без %:

5 585 ₽ на 12 мес

Выдают документ:

Сертификат о прохождении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

Skillbox

Машинное обучение

Нетология

49 000 ₽

-18 130 ₽

цена за курс

2 722 ₽

в рассрочку

4.75

рейтинг

Чему вы научитесь:

Формулировать задачу для data science проекта. Выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи
Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей. На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать
Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn. Рассмотрите примеры кода обучения, научитесь применять знания на практике
Оценивать качество моделей машинного обучения. Ознакомитесь с подходами предотвращения переобучения, изучите методы оценки
Интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании. Научитесь сравнивать алгоритмы на готовых датасетах, определять методы улучшения качества
Сбор и подготовка данных для анализа
Создание нейросетей. Создание рекомендательных систем
Генерация текстов и изображений
Выбор и реализация алгоритма под задачу
Выбор и создание фич для модели

Особенности курса:

Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей
Закладываем фундамент для развития на уровне middle
Machine learning - Это процесс обучения нейронных сетей для нахождения закономерностей на основе подготовленных массивов данных
Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по машинному обучению пока мало, и они быстро находят себе интересные проекты
Чтобы пройти курс, нужно уверенно владеть языком программирования Python и дружить с математикой. Подтянуть Python и вспомнить математику можно на наших курсах
Что даст вам курс: Построена полносвязная нейросеть. Создан чат-бот для поиска авиабилетов. Построен классификатор изображений. Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта. Создан готовый к внедрению ML-проект

Длительность обучения:

10 месяцев

Рассрочка без %:

2 722 ₽ на 18 мес

Выдают документ:

Диплом о профессиональной переподготовке

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

Требуется знание Python

Школа:

Нетология

Machine Learning и Deep Learning

SkillFactory

47 900 ₽

-17 723 ₽

цена за курс

3 992 ₽

в рассрочку

4.75

рейтинг

Чему вы научитесь:

Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering. Решаем 60+ задач на закрепление темы
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы
Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы. Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели
Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения. Оцениваем качество нескольких моделей ML. Решаем 40+ задач на закрепление темы
Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели. Решаем 50+ задач на закрепление темы
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle

Особенности курса:

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — от классических моделей до нейронных сетей
Прохождение курсов потребует базового знания языка Python.
В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети.
Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle.
Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python. Мы научим вас базовому пониманию машинного обучения и углубим знания в области Data Science.
Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используем силу machine learning для решения задач бизнеса!
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

Длительность обучения:

5 месяцев

Рассрочка без %:

3 992 ₽ на 12 мес

Выдают документ:

Сертификат о прохождении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

Требуется базовое знание Python

Школа:

SkillFactory

Data Science: быстрый старт

ProductStar

46 896 ₽

-17 352 ₽

цена за курс

1 954 ₽

в рассрочку

4.75

рейтинг

Чему вы научитесь:

Писать на Python. Выучите синтаксис одного из самых популярных языков программирования, сможете создавать и применять функции
Понимать особенности машинного обучения. Узнаете ключевые инструменты Machine Learning и научитесь их применять
Работать с рекомендательными системами. Изучите типы и задачи рекомендательных систем, а также сможете создавать собственные
Переносить проекты на Hadoop. Попрактикуемся в работе с Hadoop и разберем подход MapReduce

Особенности курса:

Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами.
Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.
Мы сотрудничаем с такими компаниями как Яндекс, Skyeng, Nimax, Сбербанк, Selectel, Avito
Сможем помочь вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и устроиться на работу, в которой вы действительно будете заинтересованны.
12 блоков и 12 практических заданий от практиков рынка с проверкой
По ходу курса мы помогаем вам с трудоустройством и подготовкой к собеседованиям

Длительность обучения:

2 месяца

Рассрочка без %:

1 954 ₽ на 24 мес

Выдают документ:

Сертификат об успешном прохождении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

ProductStar

Python: анализ данных и машинное обучение

Loftschool

40 000 ₽

-14 800 ₽

цена за курс

3 334 ₽

в рассрочку

4.75

рейтинг

Длительность обучения:

2 месяца

Рассрочка без %:

3 334 ₽ на 12 мес

Выдают документ:

Сертификат о прохождении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

Loftschool

Основы математики для Data Science

Skillbox

34 417 ₽

-12 734 ₽

цена за курс

3 019 ₽

в рассрочку

4.75

рейтинг

Чему вы научитесь:

Понимать математические термины. Усвоите основную терминологию, сможете читать сложные статьи по Data Science и получать новые знания без постоянных обращений к поисковику.
Работать с формулами и функциями. Перестанете бояться переменных и функций и сможете с их помощью решать практические задачи.
Разбираться в основах машинного обучения. Изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
Описывать прикладные задачи на языке математики. Сможете сформулировать практическую задачу с помощью математических формул.
Автоматизировать решение задач. Узнаете, как использовать Python для решения сложных математических задач.

Особенности курса:

Вы освежите знания по математике, изучите базовые формулы и функции.
Разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science — таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Вы научитесь работать со сложными математическими функциями, узнаете больше об основах Machine Learning, сможете быстро решать задачи с помощью Python и повысите свой уровень.
Вы узнаете математические основы Machine Learning, поймёте, для чего нужна математика в машинном обучении и сделаете первый шаг к карьере в Data Science.
Чтобы начать обучение на платформе, нужно знать основы языка Python.
Вы получите выжимку самых важных знаний, а постоянная практика под присмотром наставника поможет понять математику на 100%: 11 модулей, 64 видеоматериала

Длительность обучения:

4 месяца

Рассрочка без %:

3 019 ₽ на 12 мес

Выдают документ:

Сертификат о прохождении курса

Формат курса:

Онлайн

Требуемый уровень:

С нуля, без опыта

Школа:

Skillbox

Обучающие онлайн-курсы

Разработка и программирование

Python (питон, пайтон)

Тестировщик

Java

Создание сайтов

Верстка на HTML/CSS

JavaScript

Системный администратор

Frontend-разработчик

Разработка игр на Unity

Web-разработчик

PHP-разработчик

Разработка на C#

Информационная безопасность

Разработка игр на Unreal Engine

Android-разработчик

Разработка игр

DevOps

Разработка на Kotlin

Golang-разработка

iOS-разработчик

1C-разработчик

Мобильная разработка

VR/AR разработка

Разработка на C++

Laravel-разработчик

Разработка на Swift

Управление разработкой

Маркетинг

Менеджер маркетплейсов

SMM-продвижение

Wildberries

Копирайтинг

Интернет-маркетинг

SEO-продвижение

Реклама в Яндекс.Директ

Таргетированная реклама

Продвижение в TikTok

Контекстная реклама

Бренд-менеджмент

PR-менеджмент

Трафик-менеджер

Web-аналитика

Стриминг

CRM и email-маркетинг

Контент-маркетинг

Креативное мышление

SERM и репутация

Продвижение видео в YouTube

Реклама у блогеров

Управление в SMM

Мессенджеры и чат-боты

Аналитика

Excel и Google таблицы

SQL для анализа данных

Аналитик данных

Бизнес-аналитика

Data Science

Искусственный интеллект

Системная аналитика

Машинное обучение

Нейронные сети

Big Data

Аналитика на Power BI

Data Engineering

Аналитика на Python

Web-аналитика

Deep Learning

Продуктовая аналитика

Аналитика на Tableau

Аналитика на R

Математика для Data Science

Дизайн

Web-дизайн

Создание лендингов

Figma

3D MAX

3D-анимация

Скетчинг

Motion-дизайн

Ландшафтный дизайн

Adobe Photoshop

Геймдизайн

UX/UI дизайн

Дизайн интерьеров

Создание и монтаж видео

Отрисовка иллюстраций

Графический дизайн

3D-моделирование

Графика на Houdini

ArchiCAD

AutoCAD

Adobe Illustrator

Типографика

Adobe After Effects

Менеджмент

MBA

Управление командами

Управление по Agile и Scrum

Тайм-менеджмент

Event-менеджмент

Личностный рост

IT-рекрутмент

Менеджмент в красоте

Бухгалтерия

Продюсирование

Юридические аспекты бизнеса

Образовательными проектами

Запуск стартапов

Деловые коммуникации

Управление продажами

Финансы для руководителей

HR и управление персоналом

Project-менеджмент

Управление бизнесом

Product-менеджмент

Маркетплейсы и e-commerce

Управление в SMM

Excel и Google таблицы

Управление разработкой

Коучинг

Разработка
Маркетинг
Аналитика
Дизайн
Менеджмент

Python (питон, пайтон)

Тестировщик

Java

Создание сайтов

Верстка на HTML/CSS

JavaScript

Системный администратор

Frontend-разработчик

Разработка игр на Unity

Web-разработчик

PHP-разработчик

Разработка на C#

Информационная безопасность

Разработка игр на Unreal Engine

Android-разработчик

Разработка игр

DevOps

Разработка на Kotlin

Golang-разработка

iOS-разработчик

1C-разработчик

Мобильная разработка

VR/AR разработка

Разработка на C++

Laravel-разработчик

Разработка на Swift

Управление разработкой

Менеджер маркетплейсов

SMM-продвижение

Wildberries

Копирайтинг

Интернет-маркетинг

SEO-продвижение

Реклама в Яндекс.Директ

Таргетированная реклама

Продвижение в TikTok

Контекстная реклама

Бренд-менеджмент

PR-менеджмент

Трафик-менеджер

Web-аналитика

Стриминг

CRM и email-маркетинг

Контент-маркетинг

Креативное мышление

SERM и репутация

Продвижение видео в YouTube

Реклама у блогеров

Управление в SMM

Мессенджеры и чат-боты

Excel и Google таблицы

SQL для анализа данных

Аналитик данных

Бизнес-аналитика

Data Science

Искусственный интеллект

Системная аналитика

Машинное обучение

Нейронные сети

Big Data

Аналитика на Power BI

Data Engineering

Аналитика на Python

Web-аналитика

Deep Learning

Продуктовая аналитика

Аналитика на Tableau

Аналитика на R

Математика для Data Science

Web-дизайн

Создание лендингов

Figma

3D MAX

3D-анимация

Скетчинг

Motion-дизайн

Ландшафтный дизайн

Adobe Photoshop

Геймдизайн

UX/UI дизайн

Дизайн интерьеров

Создание и монтаж видео

Отрисовка иллюстраций

Графический дизайн

3D-моделирование

Графика на Houdini

ArchiCAD

AutoCAD

Adobe Illustrator

Типографика

Adobe After Effects

MBA

Управление командами

Управление по Agile и Scrum

Тайм-менеджмент

Event-менеджмент

Личностный рост

IT-рекрутмент

Менеджмент в красоте

Бухгалтерия

Продюсирование

Юридические аспекты бизнеса

Образовательными проектами

Запуск стартапов

Деловые коммуникации

Управление продажами

Финансы для руководителей

HR и управление персоналом

Project-менеджмент

Управление бизнесом

Product-менеджмент

Маркетплейсы и e-commerce

Управление в SMM

Excel и Google таблицы