«ML-разработчик»: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

На чтение 18 мин. Просмотров 134 Опубликовано
Содержание
  1. Кто такой ML разработчик?
  2. Что делают ML разработчики и чем занимаются?
  3. Что должен знать и уметь ML разработчик? 
  4. Востребованность и зарплаты ML разработчиков
  5. Как стать ML-разработчиком и где учиться?
  6. 15+ лучших курсов для обучения ML разработчика: подробный обзор
  7. 1 место. Курс «Профессия Data Scientist: машинное обучение» — Skillbox
  8. 2 место. Курс «Машинное обучение» — Нетология
  9. 3 место. Курс «Факультет искусственного интеллекта» — GeekBrains
  10. Курс «По машинному обучению» — SkillFactory
  11. Курс «Машинное обучение. Продвинутый уровень» — OTUS

Кто такой ML разработчик?

ML-разработчик — это программист, который работает с машинным обучением (Machine Learning) и с помощью специальных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект.

Что делают ML разработчики и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

  • Адаптация и совершенствование существующих алгоритмов;
  • Поиск и внедрение новых алгоритмов;
  • Оценка эффективности решений ML;
  • Обмен знаниями с командой разработчиков, разработчиками и клиентами;
  • Написание качественного кода на Python;
  • Создание и поддержка ML-инфраструктуры и инструментов для боевых датасаентистов на проектах;
  • Уточнение и формирование требований к инфраструктуре и инструментам совместно с боевыми датасаентистами, менеджерами и другими коллегами.

Что должен знать и уметь ML разработчик? 

Требования к ML разработчикам:

  • Unix
  • Python
  • Опыт работы с продакшном
  • Знание базового ML
  • Docker
  • Git
  • и других схожих инструментов.

Востребованность и зарплаты ML разработчиков

На сайте поиска работы в данный момент открыто 886 вакансий, с каждым месяцем спрос на ML разработчиков растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой ML разработчика по всей России:

  • от 100 000 руб. – 195
  • от 200 000 руб. – 142
  • от 300 000 руб. – 88
  • от 405 000 руб. – 46
  • от 505 000 руб. – 19

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

  • от 100 000 руб. – 109
  • от 200 000 руб. – 88
  • от 300 000 руб. – 54
  • от 400 000 руб. – 25
  • от 505 000 руб. – 12

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

  • от 195 000 руб. – 21
  • от 340 000 руб. – 10
  • от 490 000 руб. – 4
  • от 785 000 руб. – 1

Как стать ML-разработчиком и где учиться?

Варианты обучения для ML разработчика с нуля:

  • Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого. Минусы – нет системности, самостоятельное обучение может оказаться неэффективным, полученные навыки могут оказаться невостребованными у работодателя;
  • Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику – это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.

Ниже сделали обзор 15+ лучших онлайн-курсов.

15+ лучших курсов для обучения ML разработчика: подробный обзор

1 место. Курс «Профессия Data Scientist: машинное обучение» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/

«ML-разработчик»: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 31 месяц — 4 879 ₽ / мес

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

  • Длительность 19 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 500 компаний,

включая Сбербанк, Яндекс и Тинькофф, ищут специалистов по Data Science

  • 100 000 рублей

зарплата начинающего специалиста

 

Кому подойдёт этот курс

  • Людям без подготовки в IT

Вы получите базовые навыки по программированию,  аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.

  • Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.

  • Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

 

Чему вы научитесь

  1. Программировать на Python

Освоите самый популярный язык для работы с данными.

  1. Визуализировать данные

Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.

  1. Работать с библиотеками и базами данных

Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.

  1. Применять нейронные сети для решения реальных задач

Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.

  1. Строить модели машинного обучения

Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.

  1. Создавать рекомендательные системы

Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

 

Помогаем построить карьеру мечты

Вас ждёт индивидуальная карьерная консультация, помощь в оформлении резюме и портфолио. На основе ваших пожеланий подберём подходящие вакансии, подготовим к собеседованию и сделаем всё, чтобы вы получили оффер.

За 2021 год мы трудоустроили более 1000 студентов на работу по новой профессии

 

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  • 82 тематических модуля
  • 288 онлайн-уроков
  1. Python для Data Science
    1. Введение в Data Science
    2. Введение в Python
    3. Основы
    4. Операторы, выражения
    5. Условный оператор if, ветвления
    6. Условный оператор if: продолжение
    7. Цикл while
    8. For: циклы со счетчиком
    9. For: циклы со счетчиком, часть 2. Функция range
    10. Цикл for: работа со строками
    11. Вложенные циклы
    12. Числа с плавающей точкой (int/float)
    13. Функции
    14. float 2
    15. Установка и настройка IDE
    16. Базовые коллекции: Cписки
    17. Методы для работы со списками
    18. List comprehensions
    19. Базовые коллекции: Строки
    20. Базовые коллекции: словари и множества
    21. Базовые коллекции: Кортежи
    22. Функции — Рекурсия
    23. Работа с файлами
    24. Исключения: работа с ошибками
    25. Введение в ООП
    26. Основные принципы ООП
    27. Итераторы и генераторы
  2. Аналитика. Начальный уровень
    1. Библиотека NumPy: методы анализа массивов
    2. Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
    3. Библиотека pandas: индексация и выбор данных
    4. Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
    5. Основы визуализации данных с помощью Matplotlib
    6. Продвинутая визуализация с Matplotlib
    7. Визуализация с Seaborn
    8. Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
    9. Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
    10. Чтение и запись данных: CSV, XLSX
    11. Основы SQL
    12. Чтение и запись данных: JSON, MongoDB
    13. Работа со строками
    14. Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками
    15. Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Skillbox на основе паблика Skillbox «ВКонтакте»
  3. Статистика и теория вероятностей
    1. Основы статистики и теории вероятностей
    2. Как врать при помощи статистики
  4. Основы математики для Data Science
    1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
    2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
    3. Функции одной переменной, их свойства и графики
    4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
    5. Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
    6. Аппроксимация и работа с производными
    7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
    8. Частные производные функции нескольких переменных
    9. Векторы и матрицы. Градиент
    10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
    11. Разложение матриц. Собственные векторы и значения
  5. Машинное обучение. Начальный уровень
    1. Основные концепции Machine Learning (ML)
    2. Жизненный цикл ML-проекта
    3. Регрессия: метрики качества, преобразование входных данных
    4. Регрессия: регуляризация и градиентный спуск
    5. Классификация: kNN, наивный байесовский классификатор, деревья решений
    6. Классификация: метрики качества классификации и многоклассовая классификация
    7. Кластеризация
    8. Дополнительные техники: понижение размерности
    9. Дополнительные техники: бустинг и стекинг
    10. Знакомство с Kaggle
    11. Курсовая работа. Проанализировать данные телекоммуникационной компании и спрогнозировать отток пользователей на основе демографических характеристик, услуг, которыми они пользуются, длительности пользования услугами, метода и размера оплаты
  6. Машинное обучение. Средний уровень
    1. Введение в нейронные сети
    2. Обучение нейронных сетей
    3. Нейронные сети на практике
    4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: введение в свёртки (многоканальные свёртки, рецептивное поле)
    5. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: продвинутые операции со свёрткой (архитектуры сетей VGG и ResNet, задача Transfer Learning для свёрточных сетей)
    6. Семантическая сегментация: слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN)
    7. Семантическая сегментация: продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации
    8. Детектирование объектов. Задачи классификации и локализации 
    9. Детектирование объектов. Анализ и реализация R-CNN-архитектуры
    10. Детектирование объектов. Разбор популярных архитектур (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD) и знакомство с TensorFlow Object Detection API
    11. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer
    12. Генеративные состязательные сети
    13. Введение в NLP
    14. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов
    15. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer
    16. Обучение с подкреплением. Q-Learning
    17. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning
    18. Ускорение и оптимизация нейронных сетей
    19. Внедрение DL моделей в production
    20. Введение в рекомендательные системы и задачи ранжирования
    21. Современные подходы к построению рекомендательных систем
  7. Универсальные знания программиста
    1. Как стать первоклассным программистом
    2. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
    3. The state of soft skills
    4. Как мы создавали карту развития для разработчиков
    5. Как общаться по email и эффективно работать с почтой
    6. Повышение своей эффективности
    7. Спор о первом языке программирования
    8. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
    9. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
    10. Протокол HTTP
    11. Введение в алгоритмы
  8. Английский для IT-специалистов
    1. IT Resume and CV
    2. Job interview: questions and answers
    3. Teamwork
    4. Workplace communication
    5. Business letter
    6. Software development
    7. System concept development and SRS
    8. Design
    9. Development and Testing
    10. Deployment and Maintenance

 

Ваше резюме после обучения

  • Должность Специалист по машинному обучению
  • Зарплата от:100 000 ₽

Профессиональные навыки:

  • Владение Python для машинного обучения
  • Применение алгоритмов машинного обучения
  • Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  • Написание рекомендательных систем
  • Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
  • Работа с нейронными сетями
  • Работа с библиотеками pandas, numpy, matplotlib

Диплом Skillbox

Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

2 место. Курс «Машинное обучение» — Нетология

https://netology.ru/programs/machine-learn

«ML-разработчик»: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 49 000 ₽ или рассрочка на 18 месяцев — 2 722 ₽ / мес

Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей.

Закладываем фундамент для развития на уровне middle.

По промокоду ROMANSEMENTSOV  дополнительная скидка 5% на все онлайн-курсы, кроме направлений «MBA», «Саморазвитие и хобби», «Высшее образование» и курс «Директор по интернет маркетингу».
Скидка действует от текущей цены и суммируется с действующими скидками на сайте Нетологии. Срок действия: 29.06.22 — 31.08.22.

Формат обучения:

Онлайн и очные занятия в Москве

Уровень:

Продвинутый

Документ:

Диплом о профессиональной переподготовке

Чему научитесь на курсе

  • 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

Программа курса:

  1. Построение модели

Узнаете, что такое библиотека Sklearn и как ею пользоваться. Изучите алгоритмы кластеризации и сможете строить ансамбли моделей. Научитесь оценивать модели и работать с переобучением. Узнаете, как использовать в работе GridSearch и RandomizedSearch, Model Specific CV, Out of Bag approach.

40 часов теории

10 часов практики

  1. Библиотека Sklearn
  • Алгоритмы классификации: линейные методы, логистическая регрессия и SVM
  • Алгоритмы классификации: деревья решений
  • Алгоритмы регрессии: линейная и полиноминальная
  • Алгоритмы кластеризации
  • Ансамблирование
  • Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
  • Улучшение качества модели
  • Организация проекта, составление отчётов по исследованиям
  • Лабораторная работа
  • Сдача промежуточного проекта
  1. Работа с заказчиком
  • Рекомендательные системы

В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.

12 часов теории

8 часов практики

  1. Введение и классификация рекомендательных систем
  • Content-based рекомендации
  • Collaborative Filtering
  • Неперсонализированные рекомендательные системы
  • Гибридные алгоритмы

Гарантия возврата денег

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.

Для кого этот курс

  • Разработчиков

Курс даёт хорошую базу для перехода в новую область программирования. У вас появятся другие интересные задачи и возможность роста доходов

  • Аналитиков

Вы получите знания ведущих экспертов отрасли, в короткие сроки углубитесь в специализацию и выйдете на следующий уровень в профессии

  • Математиков

Найдёте применение знаниям в математике и сможете перейти в новую сферу

Как проходит обучение

  • Занятия онлайн или в Кампусе

Каждый из модулей программы можно пройти онлайн или присоединиться к очной группе в московском Кампусе Нетологии на Бауманской

  • Практика

Занятия включает в себя практические, индивидуальные и командные задания. Также есть возможность оттачивать навыки на лабораторных занятиях и хакатоне

  • Общение с экспертами

Эксперты курса, преподаватели и менторы всегда открыты для дополнительных вопросов: как в процессе обучения, так и после окончания программы

  • Карьерное консультирование

Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, подготовит к собеседованию, предложит вакансии и будет сопровождать на всех этапах поиска работы

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:

Специалист machine learning

Достигнутые результаты

  • 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

Ключевые навыки

  • Сбор и подготовка данных для анализа
  • Создание нейросетей
  • Генерация текстов и изображений
  • Создание рекомендательных систем
  • Выбор и реализация алгоритма под задачу
  • Выбор и создание фич для модели
  • Освоенные инструменты
  • Scikit-learn

3 место. Курс «Факультет искусственного интеллекта» — GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/data-science

«ML-разработчик»: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев — от 2 612 ₽ / мес

Пройдите обучение по Data Science с нуля и получите востребованную профессию.

За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. Применяя методы машинного обучения, они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы поможем стать таким специалистом с нуля и найдем вам работу.

После учебы вы сможете работать по специальностям:

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Machine Learning Engineer
  • Computer Vision-специалист
  • NLP-специалист

Зарабатывайте в любых условиях:

  • Получайте заказы на фрилансе или удаленке
  • Стройте карьеру в компании или стартапе
  • Развивайте свой бизнес

Гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Если после успешного обучения, вы не найдёте работу, мы вернём вам деньги.

Почему нас выбирают:

  • Живое общение

В курсе 70% вебинаров с преподавателями: вы сможете задать вопросы по теме и быстро получить обратную связь.

  • Актуальная программа

Каждый месяц мы обновляем материал, чтобы вы получали актуальные знания.

  • Постоянная практика

Вы сможете тренироваться на наших учебных стендах — специальной инфраструктуре, и добавите 14 кейсов в портфолио

  • Методические материалы

После каждого занятия вы получите методички в формате Jupiter Notebook —  это мощный инструмент для интерактивных вычислений.

У курса два формата обучения:

  1. живые вебинары;
  2. видеоколлекции в записи.

Везде предусмотрены домашние задания и их проверка преподавателем.

Программа обучения:

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.

  • 380 часов обучающего контента и практики
  • 14 проектов в портфолио
  • 2 вебинара в неделю

I год

I четверть:

Программирование.

Научитесь работать в Linux и создавать сервера в облачных сервисах AWS, проводить поиск информации и основные операции с файлами, выполнять мониторинг работы сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Освоите библиотеки языка Python, предназначенные для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

Курсы:

  1. Встреча декана со студентами.
  1. Основы языка Python
  • Знакомство с Python
  • Встроенные типы и операции с ними
  • Функции
  • Полезные инструменты
  • Работа с файлами
  • Объектно-ориентированное программирование
  • ООП. Продвинутый уровень
  • ООП. Полезные дополнения

4 недели— 8 уроков

  1. Рабочая станция
  • Введение. Установка ОС
  • Настройка и знакомство с интерфейсом командной строки
  • Пользователи. Управление Пользователями и группами
  • Загрузка ОС и процессы
  • Устройство файловой системы Linux. Понятие Файла и каталога
  • Введение в скрипты bash. Планировщики задач crontab и at
  • Управление пакетами и репозиториями. Основы сетевой безопасности
  • Введение в docker

4 недели — 8 видеоуроков

  1. Основы реляционных баз данных и MySQL
  • Вебинар. Установка окружения. DDL — команды
  • Видеоурок. Управление БД. Язык запросов SQL
  • Вебинар. Введение в проектирование БД
  • Вебинар. CRUD-операции
  • Видеоурок. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
  • Вебинар. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
  • Видеоурок. Сложные запросы
  • Вебинар. Сложные запросы
  • Видеоурок. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры
  • Вебинар. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры
  • Видеоурок. Оптимизация запросов. NoSQL
  • Вебинар. Оптимизация запросов

6 недель — 12 уроков

  1. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
  • Введение в курс
  • Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas
  • Визуализация данных в Matplotlib
  • Обучение с учителем в Scikit-learn
  • Обучение без учителя в Scikit-learn.
  • Обучение без учителя в Scikit-learn и введение в итоговый проект
  • Консультация по итоговому проекту

5 недель — 10 уроков

Проекты:   Предсказание цен на недвижимость

II четверть:

Сбор данных и статистическое исследование.

Познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа. Научитесь работать с RESTful/SOAP-сервисами, форматами XML и JSON в Python, а также познакомитесь с особенностями открытых данных (OpenData).

Курсы:

  1. Библиотеки Python для Data Science: продолжение;
  2. Методы сбора и обработки данных из сети Интернет;
  3. Введение в математический анализ;
  4. Теория вероятностей и математической статистике;

Проект

  • Сбор информации по заданным критериям;
  • Разведочный анализ данных (EDA) на основе полученной информации;

III четверть:

Математика для Data Scientist.

Рассмотрите математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Поймете, как устроены алгоритмы на уровне математики.

Курсы:

  1. Линейная алгебра
  2. Алгоритмы анализа данных

Проект:

  • Построение модели кредитного скоринга для банка

IV четверть:

Машинное обучение.

Освоите Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.

Курсы:

  1. Машинное обучение в бизнесе
  2. Рекомендательные системы
  3. Видеокурс от Мегафон + курсовой проект

Проект:

  • Рекомендательная система для интернет-магазина;
  • Прогнозирование оттока абонентов;
  • Алгоритм для определения вероятности подключения услуги.

II год

V четверть:

Нейронные сети.

Научитесь решать задачи Machne Learning с данными из соцсетей, геоданными, применением графов, а также познакомитесь с нейронными сетями. На практике познакомитесь с фреймворками для разработки нейронных сетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.

Курсы:

  1. Введение в нейронные сети
  2. Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей.

Проект:

Распознавание и классификация изображений.

VI четверть:

Задачи искусственного интеллекта.

Изучите продвинутые архитектуры сверточных нейронных сетей, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

Курсы:

  1. Введение в обработку естественного языка
  2. Глубокое обучение в компьютерном зрении

Проект:

Определение эмоциональной окраски текста и классификация текстов

Приложение, которое анализирует объекты на камере

Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы.

II четверть:

Специализация.

Изучите фреймворк PyTorch и углубитесь в работу с компьютерным зрением и обработкой естественного языка.

Курсы:

  1. Введение в компьютерное зрение от Nvidia
  2. Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
  3. Введение в обработку естественного языка

Проект:

Приложение, которое анализирует объекты на камере

Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы.

Курсы вне четверти:

Предметы с индивидуальным выбором даты старта.

Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения.

  1. Подготовка к поиску работы
  2. История развития искусственного интеллекта
  3. Алгоритмы и структуры данных на Python
  4. Введение в высшую математику
  5. Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle
  6. Язык R для анализа данных
  7. Визуализация данных в Tableau
  8. Сверточные нейронные сети в компьютерном зрении 

Проекты:

  • Соревнование на площадке Kaggle

Вы получите диплом о профессиональной переподготовке.

Курс «По машинному обучению» — SkillFactory

https://skillfactory.ru/machine-learning

«ML-разработчик»: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 36 900 ₽ или рассрочка на 12 месяцев

По итогам курса вы:

  • Изучите основные алгоритмы машинного обучения
  • Выполните 500+ упражнений на закрепление материала
  • Поучаствуете в хакатонах на Kaggle

Длительность: 12 недель

Формат: онлайн

Оценка курса: 4.6

Курс подойдет вам, если вы:

  • Новичок

Вы начинающий Data Scientist, уверенно владеете Python, разбираетесь в математике и статистике. Вы сможете систематизировать и углубить полученные самостоятельно или на бесплатных курсах знания, пообщаться с профессионалами, применить модели Machine Learning на практике.

  • Программист

Вы программируете на Python и столкнулись с задачами машинного обучения в работе. На курсе вы освоите основные алгоритмы машинного обучения, обучите рекомендательную систему и на финальном хакатоне примените все полученные навыки Machine Learning на практике.

  • Аналитик

Вы аналитик со знанием Python, оперируете большим объемом данных и хотите погрузиться в Machine Learning. На курсе вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените

основные методы предобработки данных, научитесь валидировать данные и оценивать качество алгоритмов.

 

Из чего состоит курс:

Курс включает в себя 10 модулей, более 500 упражнений на закрепление материала, обучение 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.

  • Отработка навыков

Каждая тема разбирается в видео, скринкастах и конспектах и закрепляется десятками упражнений (тесты, дебаггинг кода, проверка кода студента).

  • Обучение моделей

На курсе по каждой теме вы работаете с моделью ML — файнтьюните, создаёте с нуля, оптимизируете, пробуете разные методы.

  • Сообщество и ментор

На курсе вы не останетесь один на один с затруднениями — вам помогут не только ваши одногруппники, но и ментор курса.

 

Специализация Data Science состоит из курсов:

  • Курс «Python для анализа данных»
  • Курс по математике для Data Science
  • Курс по Machine Learning
  • Курс по нейронным сетям и deep learning
  • Курс по Data Engineer
  • Data-driven management
  • Python
  • Math&Stat
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Data Engineering
  • Менеджмент

Программа курса «Машинное обучение»:

  1. Введение в машинное обучение

— 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.

  1. Методы предобработки данных

— Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering

— Решаем 60+ задач на закрепление темы.

  1. Регрессия

— Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию.

 — Обучаем модели регрессии

— Решаем 40+ задач на закрепление

— Решаем 60+ задач на закрепление темы.

  1. Кластеризация

— Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML

— Решаем 50+ задач на закрепление темы. 

  1. 5Tree-based алгоритмы: введение в деревья

— 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. 

  1. 6Tree-based алгоритмы: ансамбли

— 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.

  1. Оценка качества алгоритмов

— 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.

  1. Временные ряды в машинном обучении

— 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.

  1. Рекомендательные системы

— Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели

— Решаем 50+ задач на закрепление темы. 

  1. Финальный хакатон

— Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на Kaggle.

На курсе обучение не заканчивается.

  • Развитие карьеры и бизнеса: 10 Jupyter ноутбуков, много готового кода для работы.

Помощь с трудоустройством и стажировкой.

  • Сообщество: Тусовка специалистов и полезные знакомства.
  • Сертификат школы SkillFactory: Сертификат о прохождении курса. При необходимости на английском языке.

Курс «Машинное обучение. Продвинутый уровень» — OTUS

https://otus.ru/lessons/advanced-ml/

«ML-разработчик»: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 85 800 ₽

Оцените статью
© 2024 Все для студентов и обучения