Ваш первый проект в
Machine Learning
31 марта – 19 мая
15,000 руб.

5 интенсивов,
месяц практики
Вам подходит этот курс, если вы владеете языком Python
и хотите заниматься Data Science
Несмотря на возрастающую популярность нейронных сетей, machine learning – это не только нейронки. Поиск Google, рекомендации Amazon, предиктивный анализ поломок в самолетах Boeing – все это классический ML.

Мы верим, что любое обучение должно иметь конкретную цель. Проект придумываете вы, а мы даем знания и навыки для его реализации. В курсе 5 практических занятий по классическому машинному обучению, полезные домашние задания и месяц проектной работы в плотном контакте с менторами.

На занятиях вы получите теорию и практику
применения алгоритмов ML
Каждую неделю вы выполняете домашнее задание,
по которому мы даем обратную связь
Мы вместе думаем над вашим проектом
и помогаем на всем пути реализации
По окончании курса приглашаем пройти собеседование
в epoch8.co и ingenix.ai
Игорь Слинько
Автор курса
Разработчик-исследователь в Mail.ru
Более 5-ти лет занимался проектами с большими данными в Яндексе. Разработал и читает ряд курсов по машинному обучению в Высшей школе экономики. Консультирует стартапы по ML и deep learning.
Образование: МФТИ, ШАД.
Программа курса
31 марта – 19 мая
Что дает этот курс?
Пройдя этот курс, вы сделаете первый шаг на пути к профессии Data Scientist, получите базовые знания и практические навыки по машинному обучению. В вашем аккаунте на GitHub появится ML-проект, которым вы сможете гордиться. Но главное: вы научитесь смотреть на окружающий мир с точки зрения анализа данных.
Проходя этот курс вы получите:
Cертификат школы
Все материалы курса, включая скринкасты лекций
Скидку 1000₽ на курсы
по deep learning и reinforcement learning
Приглашения пройти собеседование
в epoch8.co и ingenix.ai
Место
Smart place "Розетка и кофе"
Мясницкая ул. 24/7 стр.3
Вкусный кофе – без ограничений
Отзывы участников
Алексей Чижков
Senior Software Engineer в Finstar Financial Group
« Курс очень практический. Очень контактный. Он даёт наипрактичнейшую возможность пощупать код самому. Это важный момент: когда ты что-то сам потрогал, покрутил, запустил, потюнил. Дальше можно копать вглубь или сделать небольшой проект. Не знаю, стану ли я когда-нибудь аналитиком, главной профессиональной областью которого будет только построение и обучение моделей, – время покажет. Одно могу сказать точно: хорошо когда ты практически знаешь, как работает код, для которого пишешь инфраструктурные сервисы »
Владислав Шашков
« Все говорят Machine Learning, Deep ML.., а ты возьми изучи и сделай решение! Это не тоже самое что говорить. :) »
Кирилл Оноприйчук
Head of TechCode Accelerator Russia
« То, что делают Игорь и Михаил на данный момент, по моему мнению, не делает никто... и уровень их занятий вас приятно удивит. Ребята смогли перенести довольно тяжёлый для понимания, "академический" предмет "с небес на землю", сделали его ёмким, предельно доступным и глубоко практическим. Если вам нужно быстро "въехать" в тему машинного обучения в общем и нейросетей в частности, я очень настоятельно рекомендую данный курс! »
Что стоит подучить перед началом?
Перед занятиями неплохо было бы повторить математику на уровне "что такое производная". Еще мы ожидаем, что вы умеете хоть немного писать на Питоне, устанавливать для него модули и работать с консолью (если вы будете работать на Mac или Linux).

Математика:
  • Производная и градиент функции
  • Экстремумы функции
  • Матрицы и вектора, матричное умножение, нахождение обратной матриц
  • Норма вектора, скалярное произведение, метрическое пространство
  • Понятие вероятности
  • Мат. ожидание, дисперсия, стандартное отклонение, мода, медиана распределения
  • Нормальное (Гауссовское) распределение
Python:
  • Знание встроенных типов данных
  • Создание переменных и вызов функций
  • Импортирование модулей
  • Цикл for. Ключевые слова break, continue
  • Работа со строками
Администрирование:
  • Если вы работаете на Mac или Linux, нужно будет сделать несколько команд pip install в Terminal
  • Полезно, но не обязательно уметь работать с системой контроля версий git

Попробуйте пройти короткий тест: в нем есть указания, где найти полезную информацию, если у вас обнаружились пробелы.
Пройти тест
Стоимость 15,000 руб.
Заполняя форму вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности