-50%
-50%
0
дней
0
часов
0
минут
0
секунд
Профессия Machine Learning Engineer
Оплатите обучение со скидкой 50% и оформите рассрочку без переплат
Научитесь разрабатывать, обучать и оптимизировать модели машинного обучения для решения конкретных задач
Длительность
9 месяцев
Формат обучения
онлайн
Трудоустройство
поможем найти работу или вернем деньги
По окончании курса вы получите
Диплом/Сертификат
Зачем учиться на инженера машинного обучения
Инженеры машинного обучения разрабатывают и внедряют алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться без явного программирования. Это востребованная и перспективная профессия в таких областях, как, например, разработка искусственного интеллекта или анализ данных. Обучение этой профессии открывает возможности для высокооплачиваемой и влиятельной карьеры в быстрорастущей отрасли.
1 202
компании сейчас ищут специалистов на headhunter
170 000 ₽
в среднем зарабатывает специалист среднего уровня
Кому подойдет обучение
Студентам и выпускникам
Которые хотят приобрести навыки анализа данных с использованием искусственного интеллекта и применять их в своей будущей карьере
Профессионалам, работающим
в области анализа данных
Которые хотят расширить свои знания и навыки, чтобы стать более конкурентоспособными на рынке труда
Менеджерам
и руководителям
Которые хотят понимать и использовать возможности анализа данных с помощью искусственного интеллекта для принятия более обоснованных решений
Чему вы научитесь
Разрабатывать и обучать модели машинного обучения
Овладеете навыками разработки, обучения и тестирования моделей машинного обучения, применяя различные алгоритмы и техники для решения задач классификации, регрессии и кластеризации
Овладеете навыками разработки, обучения и тестирования моделей машинного обучения, применяя различные алгоритмы и техники для решения задач классификации, регрессии и кластеризации
Работать с большими данными
Освоите методы работы с большими объемами данных, включая сбор, хранение, обработку и анализ данных с использованием современных технологий и инструментов, таких как Hadoop, Spark и SQL
Освоите методы работы с большими объемами данных, включая сбор, хранение, обработку и анализ данных с использованием современных технологий и инструментов, таких как Hadoop, Spark и SQL
Программировать и использовать библиотеки
Овладеете навыками программирования на языках Python и R, а также научитесь использовать популярные библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch
Овладеете навыками программирования на языках Python и R, а также научитесь использовать популярные библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch
Применять математические и статистические методы
Получите глубокие знания в области математики и статистики, необходимые для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения, включая линейную алгебру, теорию вероятностей и методы оптимизации
Получите глубокие знания в области математики и статистики, необходимые для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения, включая линейную алгебру, теорию вероятностей и методы оптимизации
Выстраивать и использовать нейронные сети
Освоите навыки построения и обучения нейронных сетей для решения сложных задач, таких как обработка изображений, естественный язык и временные ряды, используя глубокое обучение и архитектуры нейронных сетей
Освоите навыки построения и обучения нейронных сетей для решения сложных задач, таких как обработка изображений, естественный язык и временные ряды, используя глубокое обучение и архитектуры нейронных сетей
Оценивать и улучшать модели
Освоите методы оценки качества моделей машинного обучения, такие как кросс-валидация и метрики точности, а также техники для повышения производительности моделей, включая регуляризацию и подбор гиперпараметров
Освоите методы оценки качества моделей машинного обучения, такие как кросс-валидация и метрики точности, а также техники для повышения производительности моделей, включая регуляризацию и подбор гиперпараметров
Трудоустроим или вернем деньги
Дадим возможности для практики
Практика на реальных кейсах
Узнаете, какие задачи вам предстоит решать в будущем
Готовое резюме и портфолио
Получите грамотное резюме и портфолио с собственными работами
Направим по карьерному пути
Карьерный план
Узнаете о перспективах профессии и определите подходящее направление
Секреты успешной карьеры
Поймете, как построить карьеру с нуля и избежать ошибок
Поможем с поиском работы
Вакансии от партнеров
Познакомитесь с их представителями на защите диплома
Общение с карьерными консультантами
Получите помощь в поиске работы мечты от опытных сотрудников Центра карьеры
Программа обучения
1. Основы программирования на Python
Студенты изучают основные концепции, такие как переменные, операторы, условия, циклы и функции, а также основы структур данных, включая списки, кортежи и словари. Дисциплина также включает в себя введение в объектно-ориентированное программирование (ООП) и применение библиотек и модулей Python для решения практических задач. Дисциплина предназначена
для формирования базовых навыков программирования на Python и подготовки студентов к эффективному использованию этого языка в различных областях, включая разработку программного обеспечения, анализ данных и автоматизацию задач.
2. Основы SQL
3. Математика для анализа данных
4. Библиотеки Python
5. Машинное обучение
Как проходит обучение
Изучение темы
Домашние задания
Обратная связь
Защита диплома
Преподаватели курса
Артем Толстоноженко
Разработчик на С++
Ирина Макарова
Business Analyst в GlowByte Consulting
Родион Юденко
Data Engineer в «Яндекс.Технологии»
Алексей Бражников
Инженер по разработке алгоритмов в «РТК Радиология»
Андрей Рысистов
Ведущий эксперт Data Science в АО «Международный аэропорт Шереметьево»
Борис Добрецов
Студент МФТИ по направлению «Прикладные математика и физика». Разработчик на Python, MS SQL, C/C++
Владимир Гунявой
Ведущий специалист по теории автоматического управления и машинному обучению в области робототехники
Владимир Зюзин
Data Scientist в «Сбербанк»
Роман Шарапов
Data Scientist в «Сбердевайс», отвечает за работу с данными из графа знаний: сбор, обработка и использование. Выпускник кафедры «Защита информации» МФТИ
Арсений Ситников
Преподаватель С++ в Физтех-лицее им. П. Л. Капицы. Студент МФТИ по специальности «Компьютерная безопасность»
По окончании курса вы получите
Диплом о профессиональной переподготовке
Именной сертификат о прохождении курса
Обучение в среде Synergy LMS
Масштабируемая модульная система, разработанная с использованием самых современных IT-технологий. С помощью нашего портала вы сможете получить качественное образование по доступной цене из любой точки мира, и единственное, что вам для этого потребуется, — это компьютер или планшет с доступом в интернет.
Современная экосистема образовательных сервисов: онлайн-обучение, онлайн-расписание, портфолио
Удобное создание и отслеживание обращений
Удобная коммуникация с преподавателями: мессенджеры, соцсети, внутренний чат в Synergy LMS
Современные средства для социализации и групповой коммуникации с однокурсниками: встроенная мини-социальная сеть.
Топ работодатели, где трудоустроены наши студенты
Стоимость обучения
Профессия
Профессия Machine Learning Engineer
В рассрочку
Доступна выгодная рассрочка
Часто задаваемые вопросы
Как проходит обучение?
Обучение будет проходить на специальной онлайн-платформе, где вы будете просматривать видеоролики по каждой из предложенных тем, а затем сдавать домашнюю работу по итогу их изучения.
Сколько часов в неделю нужно уделять учебе?
Нужен ли опыт в IT и знание языков программирования?
Я смогу работать удаленно?
Помогаете ли вы с трудоустройством?
Получите профессию Machine Learning Engineer
Оплатите обучение со скидкой 50% или оформите рассрочку без переплат