Анализ данных и ML

Привет! Приглашаем вас на курс по ML!

О курсе

Что я получу?

Умение искать данные, анализировать их, обучать модели машинного обучения, находить инсайты и грамотно представлять результаты своего исследования — это навыки, которые пригодятся вам, если вы претендуете на вакансию аналитика или специалиста по анализу данных, либо если пишете статью в любой сфере, где требуется исследование собранных данных. Также затронем темы глубокого обучения: нейросети, компьютерное зрение, задачи генерации текста и другие.

Что я уже должен уметь?

Нужно знать на базовом уровне Python. Знания или хотя бы базовые воспоминания о линейной алгебре и теории вероятностей приветствуются.

Какой формат занятий?

Курс длится 2 месяца. Занятия проходят 2 раза в неделю. Длительность занятия — полтора часа.

Какая программа?

Это примерный план, по ходу могут возникать поправки

1. Задачи машинного обучения, пайплайн

2. Предварительная работа с данными (очистка, скалирование...)

3. Теорминимум по математике, метод градиентного спуска

4. Простейшие модели (линейные, kNN, деревья решений, наивный байесовский классификатор)

5. Ансамбли моделей

6. Оценка качества моделей, Grid Search, кросс-валидация

7. Интерпретация моделей

8. Обучение без учителя: кластеризация, понижение размерности

9. Временные ряды

10. Неградиентные методы (метод отжига, генетические алгоритмы...)

11. Введение в глубокое обучение: полносвязные сети, метод обратного распространения ошибки

12. Обзор библиотек: TensorFlow, Keras, PyTorch, Transformers

13. Архитектуры: сверточные сети, рекуррентные сети

14. Генеративные сети

15. Рекомендательные системы

16. Обучение с подкреплением

Сколько стоит?

Стоимость одного месяца — 25 тысяч рублей. Оплата производится в начале каждого месяца. Школьникам и студентам скидки

О преподавателе

Тарас Андреевич Стасюк — выпускник мехмата МГУ и ШАД. Работал в Яндексе, SAS, Озоне. Старший разработчик на Python с 9-летним опытом преподавания, включая работу в МГУ и СПбГУ. Вот визитка и анкета на профи.