Специалист по нейронным сетям

Станьте специалистом в области анализа данных, самой востребованной профессией в современном мире. У вас есть уникальная возможность проектировать и обучать машинное обучение (ML), включая создание и обучение нейронных сетей, что позволит вам оставаться в центре инноваций.

Получите доступ ко всем льготам для IT-специалистов, включая возможность работы из любой точки мира. Работа удаленно предоставляет вам гибкость и свободу выбора места для творчества и профессионального роста.

Зарабатывайте от 180 000 ₽ и более, занимаясь увлекательными задачами анализа данных. Эта профессия не только высокооплачиваема, но и предоставляет возможность влиять на решения в различных отраслях, от медицины до финансов.

Старт: 31 января
Длительность: 24 месяца
Уровень: с нуля
Узнать больше

Этот эксперт занимается конструированием, обучением и проверкой моделей машинного обучения. Он выявляет закономерности, предоставляет прогнозы и предлагает наилучшие решения в различных областях.

Специалист по нейронным сетям способен:

  • Создавать модели для автоматической диагностики у пациентов.
  • Оптимизировать транспортное движение.
  • Разрабатывать системы распознавания лиц.

Что такое машинное обучение и нейронные сети?

Машинное обучение (ML) представляет собой процесс создания математических алгоритмов, которые обучаются для решения разнообразных задач. Нейросети выделяются среди наиболее перспективных и передовых методов машинного обучения. Типичные задачи, решаемые нейросетями, включают классификацию, предсказание и распознавание. Глубокое обучение (DL) — это процесс обучения нейронных сетей.

Преимущества нейронных сетей и машинного обучения заключаются в том, что обученная для конкретной задачи нейросеть может легко превзойти человека. В настоящее время нейросети проявляют превосходство в таких областях, как игры, где невозможно предвидеть математические ходы (например, в игре го), диагностика болезней и распознавание объектов на фотографиях. Несмотря на то, что эта технология находится в стадии развития, она уже широко востребована, и сфера применения машинного обучения стремительно расширяется.

Что могут делать нейронные сети?

Нейронные сети от DeepMind, дочерней компании Google, проделали важную работу, создав визуальные модели более 200 миллионов известных в науке белков, включая те, что закодированы в геноме человека.

Хотя структура белков кажется простой, она является основой нашей жизни, и несмотря на это, мы до сих пор не раскрываем все их бесконечные функциональные возможности.

NASA разработала нейронную сеть, способную распознавать световые узоры, указывающие на наличие планеты. Благодаря этому удалось обнаружить экзопланеты Kepler-90 и Kepler-90i в планетной системе, аналогичной нашей.

VisionLabs создала платформу для биометрического распознавания лиц, используемую для денежных переводов и авторизации доступа к личным данным. Эта система, работающая на базе нейросетей, позволяет идентифицировать личность по изображению любого качества. Более 40 банков и кредитных бюро в России и странах СНГ уже внедрили эту платформу.

Программа «Курса по нейронным сетям»

База

На этом этапе вы изучите основы программирования на Python, научитесь предобрабатывать и анализировать данные, а также познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста.

Блок 0: Введение

Вы сможете сформулировать для себя реальные цели обучения, узнаете, в чем ценность Data Science для бизнеса, познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста и разберетесь, как строится разработка любого DS-проекта.
  • INTRO-1. Как учиться эффективно — онбординг в обучение
  • INTRO-2. Обзор профессии. Типы задач в Data Science. Этапы и подходы к разработке Data Science проекта

Проектирование разработки

Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции.
  • PYTHON-1. Основы Python
  • PYTHON-2. Погружение в типы данных
  • PYTHON-3. Условные операторы
  • PYTHON-4. Циклы
  • PYTHON-5. Функции и функциональное программирование
  • PYTHON-6. Практика
  • PYTHON-7. Гид по стилю в среде Python (бонусный)

Работа с данными

На этом этапе вы овладеете базовыми навыками работы с данными: научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные так, чтобы они были пригодны для анализа. Кстати, об анализе: вы будете анализировать данные с помощью популярных библиотек Matplotlib, Seaborn, Plotly.
  • PYTHON-8. Инструменты Data Science
  • PYTHON-9. Библиотека NumPy
  • PYTHON-10. Введение в Pandas
  • PYTHON-11. Базовые приемы работы с данными в Pandas
  • PYTHON-12. Продвинутые приемы работы с данными в Pandas
  • PYTHON-13. Очистка данных
  • PYTHON-14. Визуализация данных
  • PYTHON-15. Принципы объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python и отладка кода (дополнительный модуль)
  • Проект 1. Аналитика датасета по закрытым вопросам

Подгрузка данных

Вы сможете выгружать данные из разных форматов и источников. А поможет вам в этом SQL — язык структурированных запросов. Вы научитесь использовать агрегатные функции, соединения таблиц и сложные объединения.
  • PYTHON-16. Как выгружать данные из файлов разных форматов
  • PYTHON-17. Получение данных из веб-источников и API
  • SQL-0. Привет, SQL!
  • SQL-1. Основы SQL
  • SQL-2. Агрегатные функции
  • SQL-3. Соединение таблиц
  • SQL-4. Сложные объединения
  • Проект 2. Подгрузка новых данных. Уточнение анализа

Статистический анализ данных

Разведывательный анализ данных (EDA) — вот что окажется в центре вашего внимания. Вы познакомитесь со всеми этапами такого анализа и научитесь проводить его с помощью библиотек Statsmodels, Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib, SciPy, Pandas. Кроме того, вам удастся поработать на Kaggle — популярном сервисе по участию в соревнованиях.
  • EDA-1. Введение в разведывательный анализ данных. Алгоритмы и методы EDA
  • EDA-2. Математическая статистика в контексте EDA. Типы признаков
  • EDA-3. Проектирование признаков (Feature Engineering)
  • EDA-4. Статистический анализ данных на Python
  • EDA-5. Статистический анализ данных на Python. Часть 2
  • EDA-6. Проектирование экспериментов
  • EDA-7. Kaggle-площадка
  • Проект 2

Введение в машинное обучение

Вы познакомитесь с ML-библиотеками для моделирования зависимостей в данных. Вы сможете обучить основные виды ML-моделей, провести валидацию, интерпретировать результаты работы и выбрать важные признаки (feature importance).
  • ML-1. Теория машинного обучения
  • ML-2. Обучение с учителем: регрессия
  • ML-3. Обучение с учителем: классификация
  • ML-4. Обучение без учителя: кластеризация и техники понижения размерности
  • ML-5. Валидация данных и оценка модели
  • ML-6. Отбор и селекция признаков
  • ML-7. Оптимизация гиперпараметров модели
  • ML-8. ML Cookbook
  • Проект 3. Задача классификации

Основной блок

Линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика — звучит страшно, но не пугайтесь: разберем все эти предметы и научим с ними работать! На втором этапе вы погрузитесь в математику и основы машинного обучения, узнаете больше о профессиях Data Science, а также благодаря профориентации выберете трек обучения второго года.

Математика и машинное обучение. Часть 1

Вы сможете решать практические задачи с помощью ручного счета и Python (векторные и матричные вычисления, работа с множествами, исследование функций с помощью дифференциального анализа).
  • MATH&ML-1. Линейная алгебра в контексте линейных методов. Часть 1
  • MATH&ML-2. Линейная алгебра в контексте линейных методов. Часть 2
  • MATH&ML-3. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 1
  • MATH&ML-4. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 2
  • MATH&ML-5. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 3
  • Проект 4. Задача регрессии

Математика и машинное обучение. Часть 2

Вы познакомитесь с основными понятиями теории вероятности и математической статистики, алгоритмами кластеризации, а также научитесь оценивать качество произведенной кластеризации и представлять результаты в графическом виде.
  • MATH&ML-6. Теория вероятностей в контексте наивного байесовского классификатора
  • MATH&ML-7. Алгоритмы на основе деревьев решений
  • MATH&ML-8. Бустинг и стекинг
  • MATH&ML-9. Кластеризация и техники понижения размерности. Часть 1
  • MATH&ML-10. Кластеризация и техники понижения размерности. Часть 2
  • Проект 5. Ансамблевые методы

ML в бизнесе

Вы научитесь использовать ML-библиотеки для решения задачи временных рядов и рекомендательных систем. Вы сможете обучить ML-модель и провести ее валидацию, а также создать работающий прототип и запустить модель в веб-интерфейсе. А еще получите навыки A/B-тестирования, чтобы можно было оценить модель.
  • MATH&ML-11. Временные ряды. Часть 1
  • MATH&ML-12. Временные ряды. Часть 2
  • MATH&ML-13. Рекомендательные системы. Часть 1
  • MATH&ML-14. Рекомендательные системы. Часть 2
  • PROD-1. Подготовка модели к Production
  • PROD-2. Прототип Streamlight+Heroku
  • PROD-3. Бизнес-понимание. Кейс
  • Проект 6. Тема на выбор: временные ряды или рекомендательные системы

Уровень PRO

На третьем этапе вас ждет полная прокачка в Machine Learning. Вы познакомитесь с одним из методов машинного обучения — глубоким обучением (DL), а также вас ждет полноценный блок выбранной специализации: вы сможете освоить навыки машинного обучения (ML).

Трек ML

На ML-треке вы научитесь решать углубленные задачи машинного обучения, овладеете компетенциями дата-инженера, отточите навык работы с библиотеками Python. Также вы научитесь создавать MVP (минимально жизнеспособную версию продукта), узнаете все тонкости вывода ML-модели в продакшн и узнаете, как работают ML-инженеры в реальной жизни.
  • Введение в Deep Learning
  • Основы Data Engineering
  • Дополнительные главы Python и ML
  • Экономическая оценка эффектов и разработка MVP
  • ML в Production
  • Углубленное изучение ML-разработки и выпускной проект по выбранной теме

При покупке курса вы можете получить специализацию по NLP без менторской поддержки бесплатно.

Бонус: Deep Learning и нейронные сети

Где применяются нейросети? Как обучить нейронную сеть? Что такое Deep Learning? Ответы на эти вопросы вы узнаете в бонусном разделе DL.

Бонус: Введение в Data Engineering

Вы узнаете, в чем различие ролей дата-сайентиста и дата-инженера, какими инструментами пользуется последний в своей работе, какие задачи ежедневно решает. Слова «снежинка», «звезда» и «озеро» обретут новые значения 🙂

Стоимость

Купить курс
Вы можете отправить запись друзьям в социальных сетях!
NeiroSeti
Оцените автора
neiroseti.tech
Добавить комментарий