Аналитика данных и машинное обучение
Набор на поток завершен. Оставьте заявку, чтобы попасть в резерв
2025 год
5 месяцев по 1-1,5 часа в день
удостоверение о повышении квалификации
онлайн
Аналитик данных со знанием машинного обучения
Это специалист, который анализирует данные, чтобы выявить закономерности и спрогнозировать результаты. Он разрабатывает и применяет алгоритмы, модели машинного обучения для автоматизации процессов анализа данных и принимает решения на основе полученной информации.
Чему научим?
основам веб-разработки на Python и применению веб-проектов для аналитики данных
решать задачи классификации, кластеризации, регрессии, прогнозирования
теоретическим основам, инструментам и методам анализа больших данных
работать с данными с применением библиотек NumPy, Pandas, Matplotlib
применять статистические методы для проверки гипотез
обучать нейросети по числовым данным, тексту и изображениям
Средняя зарплата специалиста по аналитике данных и машинному обучению, по данным портала Хабр.Карьера, составляет 250 000 рублей.
Точная сумма зависит от региона компании и опыта работы:
Junior — от 150 000 рублей;
Middle — от 250 000 рублей;
Senior — от 400 000 рублей.
На данный момент на портале HH.ru в России открыты около 2 500 вакансий.
Junior — от 150 000 рублей;
Middle — от 250 000 рублей;
Senior — от 400 000 рублей.
На данный момент на портале HH.ru в России открыты около 2 500 вакансий.
Программа курса
Технологии для обработки данных
- Структура курса. Введение в аналитику
- Этика использования данных
- Язык Python для аналитики данных
- Pandas
- Matplotlib, seaborn, plotly
- Реляционные базы данных
- Введение в машинное обучение. KNN. Метрики качества. Матрица ошибок
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия. Полиномиальная регрессия
- Регуляризация. Гребневая регрессия. Лассо
- SVM
- Решающее дерево
- Снижение размерности. PCA
- Снижение размерности. tSNE
- Основы статистики. p-value, t-value. Проверка гипотез
- Непараметрическая статистика. KS-test. Bootstrap
- k-means кластеризация
- Иерархическая кластеризация
- Беггинг. Случайный лес. Бустинг
- Градиентный бустинг
Нейронные сети
- Нейронные сети. Обратное распространение ошибки
- Слои нейронной сети
- Pytorch
- NN Architectures (ResNet, VGG)
- Автокодировщики
- Рекуррентные нейронные сети
- LSTM, GRU
- Seq2Seq, Encoder-Decoder. Attention
- Exploratory analysis (common sense, methodology). Model deployment, функциональное тестирование
- Model deployment, функциональное тестирование
- Временные ряды. ARIMA, SARIMA
- Обработка данных
- Плавающее окно
- RF Regressor, Feature engineering
- Предобработка текста. nltk, pymorphy, natasha
- Упрощенное представление текста. TF-IDF, word2vec
- Эмбединги. ELMO
- Трансформер, BERT
- Цветовые пространства
- Сверточные фильтры
- Морфологические фильтры
- Распознавание лиц
- YOLO, Object Deteсtion, Image segmentation
- Разработка веб-проекта для анализа данных. Библиотека Streamlit
- Разработка чат-бота для работы с проектом по анализу данных
- Docker для веб-проекта на Python
- Виртуальные машины.Ubuntu
- Разработка и тестирование приложения с применением искусственного интеллекта
Преподаватели курса
- Елена Корнеева
- 10 лет опыта разработки программного обеспечения
- 5 лет опыта преподавания
- Диплом магистра с отличием по направлению «Программная инженерия»
- Окончила аспирантуру в сфере Анализа данных и машинного обучения
- Прошла повышении квалификации в Университете Иннополис
- Основные языки программирования: Python, Java
- Мария Воробьева
- Свыше 10 лет опыта работы в сфере анализа данных
- Ведущий Data Scientist в БестДоктор
- Более 4-х лет опыта преподавания на базовой кафедре факультета компьютерных наук в ВШЭ
Как проходит обучение?
Лекции с преподавателем
- живые вебинары
- присоединиться к занятиям можно из любого региона в любое удобное время
- курс проходит на обучающей платформе Университета Иннополис
Консультации с наставником
- проверяет домашние задания в рамках учебы
- разбирает все сложные для вас вопросы
- дает индивидуальные рекомендации
Отработка практических навыков
- проверка знаний слушателей после каждого модуля
- обратная связь от наставников, опытных практиков
- защита проекта по итогам обучения
Беспроцентная рассрочка от Банка-партнера АО «Т-Банк» до 12 месяцев, от 2 000 ₽/мес. Доступна после прохождения вступительного испытания.
Участники курса могут оформить налоговый вычет и вернуть 13% расходов на обучение.
Беспроцентная рассрочка
Корпоративное обучение
Налоговый вычет
Если ваш работодатель хочет обучить сотрудников (оплата от юридического лица), необходимо заключить соответствующий договор. Запросить необходимые документы вы можете у специалиста Университета Иннополис через e-mail.
Стоимость обучения
Документ об образовании
Слушателям курсов, успешно завершившим обучение, выдается удостоверение о повышении квалификации с занесением в Федеральный реестр сведений о документах об образовании и повышении квалификации.
Заявка на курс
Набор на поток завершен. Оставьте заявку, чтобы попасть в резерв
