Основное внимание в курсе уделено реальным кейсам применения машинного обучения для решения бизнес-задач с использованием Python и его экосистемы. Курс проводится в формате лекций и практических занятий, что позволяет сразу применять полученные знания в реальных проектах. В программе предусмотрены домашние задания и командные проекты, выполняемые после учебного дня, что способствует глубокому усвоению материала и подготовке к профессиональной деятельности в сфере ML.
Целевая аудитория
Программа предназначена для специалистов по анализу данных, разработчиков, аналитиков и IT-менеджеров, стремящихся освоить современные методы машинного обучения и их применение в реальных проектах. Курс подходит как для начинающих специалистов, так и для тех, кто хочет углубить свои знания и получить практический опыт в создании и интеграции ML-решений.
Цель курса - формирование практических навыков разработки, оптимизации и интеграции моделей машинного обучения на Python для решения реальных задач. Обучение сбору, обработке и анализу данных, построению моделей с использованием классических алгоритмов и глубокого обучения, а также внедрению готовых решений в производственные процессы.
Предварительные требования
- базовые знания Python
- элементарные представления статистики, линейной алгебры и анализа данных
- навыки работы с ПК и понимание принципов обработки информации
Приобретаемые знания и навыки
По окончании курса слушатели смогут:
- разрабатывать и оптимизировать ML-модели для реальных задач
- проводить предобработку, анализ и визуализацию данных с использованием современных библиотек Python
- интегрировать ML-решения в бизнес-процессы и приложения
- применять методы оценки и валидации моделей для повышения их эффективности
- реализовывать end-to-end проекты с учетом современных практик MLOps
