Курсы
Программирование

Machine Learning. Базовый курс

Формат
Онлайн
Длительность
5 месяцев
Трудоустройство
Да
Уровень
Средний
Результат
Сертификат

Описание

Онлайн-курс по Machine Learning. Базовый курс от онлайн-школы OTUS. После прохождения курса, у лучших студентов, появится возможность устроиться на работу в компанию-партнер онлайн-школы Отус. Программа обучения на курсах включается в себя углубленное изучение материалов уровня middle и senior.

Программа курса

Основные методы машинного обучения

  • Введение в машинное обучение
  • Базовые инструменты анализа данных в Python
  • Exploratory Data Analysis and Preprocessing
  • Задача классификации. Метод ближайших соседей (kNN)
  • Задача регрессии. Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • АБ тестирование
  • Feature engineering & advanced preprocessing
  • Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле

Продвинутые методы машинного обучения

  • Python для ML: пайплайны, ускорение pandas, мультипроцессинг
  • Метод опорных векторов
  • Деревья решений
  • Ансамбли моделей
  • Градиентный бустинг
  • Обучение без учителя. K-means, EM алгоритм
  • Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan
  • Методы уменьшения размерности
  • Поиск аномалий в данных
  • Алгоритмы на графах

Сбор данных. Анализ текстовых данных.

  • Сбор данных
  • Анализ текстовых данных. Часть 1: Предобработка и токенизация
  • Анализ текстовых данных. Часть 2: Тематическое моделирование
  • Анализ текстовых данных. Часть 3: Named Entity Recognition
  • Анализ текстовых данных. Часть 4: Векторные представления слов, работа с предобученными эмбеддингами

Анализ Временных рядов

  • Анализ временных рядов. Часть 1: Постановка задачи, простейшие методы. ARIMA-модель
  • Анализ временных рядов. Часть 2: Извлечение признаков и применение моделей машинного обучения. Автоматическое прогнозирование
  • Анализ временных рядов Часть 3: Кластеризация временных рядов (ищем связанные котировки акций)

Рекомендательные системы

  • Рекомендательные системы. Часть 1: Постановка задачи, метрики качества. Коллаборативная фильтрация. Холодный старт
  • Рекомендательные системы. Часть 2: Контентная фильтрация, гибридные подходы. Ассоциативные правила
  • Рекомендательные системы. Часть 3: Implicit feedback (извлекаем предпочтения из поведения пользователя)
  • Практическое занятие по рекомендательным системам. Surpsise

Подготовка к соревнованиям Kaggle

  • Тренировка по ML №1
  • Тренировка по ML №2

Проектная работа

  • Консультация по проектам и домашним заданиям
  • Бонус: поиск Data Science работы
  • Защита проектных работ

Как записаться на курс

  • 1

    Нажмите на кнопку Записаться на курс

  • 2

    Ознакомьтесь подробнее с материалом курса и программой обучения на странице школы или университета

  • 3

    Оставьте свои данные в форме заявки и после подтверждения оплатите учебный курс (полностью или в рассрочку)

  • 4

    Получите доступ к учебным материалам

Отзывов пока нет.

Текущая цена

60 000 ₽

Рассрочка

22 ₽/мес.
Записаться на курс

Автор курса

OTUS

Рейтинг курса

0
0 отзывов

Поделиться курсом

Авторизуйтесь через одну из социальных сетей