Machine Learning Masterclass
$449
Продвинутый курс по машинному обучению с фокусом на практическое применение. Освойте алгоритмы ML, работу с большими данными и создание предиктивных моделей.
Описание курса
Machine Learning Masterclass - это углубленная программа для тех, кто хочет стать профессиональным ML-инженером. Курс фокусируется на практическом применении алгоритмов машинного обучения в реальных проектах и подготовке к работе в индустрии.
Что вы изучите
- Продвинутые алгоритмы машинного обучения
- Feature engineering и data preprocessing
- Ensemble методы: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost
- Работа с большими данными и распределенными системами
- Time series analysis и forecasting
- Recommender systems
- Natural Language Processing основы
- Computer Vision основы
- Model deployment и production
- MLOps практики
Структура программы
Программа рассчитана на 12 недель интенсивного обучения с упором на практику. Каждая неделя посвящена конкретной теме с глубоким погружением:
- 36 видео-лекций общей продолжительностью 30+ часов
- 12 масштабных проектов на реальных данных
- Еженедельные live-сессии с экспертами индустрии
- Code review от опытных ML-инженеров
- Персональное менторство
- Kaggle competitions участие
Практические проекты
В рамках курса вы создадите портфолио из профессиональных проектов:
- Предиктивная модель для финансовых рынков
- Система рекомендаций для e-commerce
- Анализ настроений в социальных сетях
- Детекция мошенничества в транзакциях
- Прогнозирование оттока клиентов
- Классификация изображений
- Чат-бот с NLP
- Финальный capstone проект по выбору
Инструменты и технологии
Вы получите практический опыт работы с современным стеком ML-инженера:
- Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn
- TensorFlow и Keras
- PyTorch
- XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Apache Spark для больших данных
- Docker для контейнеризации
- Git и GitHub для версионирования
- MLflow для отслеживания экспериментов
- AWS/GCP для cloud deployment
Для кого этот курс
- Data Scientists, желающих углубить знания в ML
- Выпускников курсов по основам AI
- Software Engineers, переходящих в ML
- Специалистов с опытом в Python и статистике
- Эмигрантов-технических специалистов, адаптирующихся к новому рынку
Требования
- Знание Python на среднем уровне
- Базовые знания статистики и линейной алгебры
- Понимание основ машинного обучения
- Опыт работы с Jupyter Notebook
- 15-20 часов в неделю для занятий
Карьерная поддержка
После завершения курса вы получите:
- Помощь в подготовке профессионального резюме
- Mock interviews с практикующими ML-инженерами
- Доступ к job board с вакансиями для выпускников
- Рекомендации работодателям
- Lifetime доступ к карьерным ресурсам