Русский 
中国 
English 
Deutsch 
Français 
Data Science и машинное обучение
Направление учит анализу данных и созданию интеллектуальных систем. Data Science — это обработка данных для поиска закономерностей, а машинное обучение — разработка алгоритмов, обучающихся на данных. Курсы включают статистику и программирование, подготавливая к профессиям аналитиков данных и инженеров, создающих модели для прогнозирования и автоматизации в бизнесе, медицине и других отраслях.
- Data Scientist 1
- Machine Learning Engineer 1
- Специалист по глубокому обучению 1
- Специалист по анализу больших данных 1
Курс «Специалист по анализу больших данных» (Профессиональный уровень) предназначен для углубленного изучения методов обработки, анализа и визуализации массивных наборов данных. Вы освоите современные инструменты и технологии, такие как Hadoop, Spark, SQL/NoSQL-базы, а также продвинутые техники машинного обучения и статистического анализа.
Курс «Специалист по глубокому обучению» предназначен для профессионалов, стремящихся овладеть современными методами нейронных сетей, оптимизации и обработки данных. Вы изучите архитектуры DNN, CNN, RNN, GAN и их применение в реальных задачах. Программа включает практику работы с PyTorch, TensorFlow, а также развертывание моделей в production. Для успешного освоения требуется базовое знание Python, линейной алгебры и математического анализа.
Курс «Machine Learning Engineer (Профессиональный уровень)» предназначен для тех, кто хочет овладеть глубокими знаниями и практическими навыками в разработке и внедрении масштабируемых ML-решений. Программа включает продвинутые темы: оптимизация моделей, работа с большими данными, проектирование ML-инфраструктуры, деплой, MLOps и best practices индустрии.
Курс «Data Scientist (Профессиональный уровень)» предназначен для тех, кто уже владеет основами и хочет выйти на новый уровень. Вы углубите знания в машинном обучении, освоите продвинутую работу с данными, научитесь строить и оптимизировать модели, а также разворачивать решения в production. Курс включает практику с реальными датасетами, облачными платформами и современными инструментами Data Science.