Курс для обучения на ML-инженера предназначен для тех, кто хочет разобраться в области машинного обучения и анализа данных, независимо от математической подготовки. Программа курса охватывает все этапы работы: от сбора данных и использования классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов. Уделяется внимание подготовке к собеседованиям, разбору популярных задач и рекомендациям по поиску работы.
Программа курса включает:
-
Прикладная разработка на Python: Основы программирования, работа с библиотеками для анализа данных, базами данных и системами контроля версий.
-
Машинное обучение: Ознакомление с классическими алгоритмами, подготовка данных, настройка параметров и оценка качества ML-моделей.
-
Основы deep learning: Изучение нейронных сетей, распознавание изображений и генерация текста, работа с предобученными моделями.
-
Статистика и A/B-тесты: Основы теории вероятностей, проведение A/B-тестов и оценка влияния ML-моделей на бизнес.
-
Подготовка к собеседованиям: Обсуждение формата интервью, разбор алгоритмических задач, а также популярных вопросов по машинному обучению и статистике. Практические задания помогут уверенно пройти собеседование.
Курс является комплексным стартовым набором для начала карьеры в ML и Data Science.