Ті, хто заповнить форму передзапису на курс “Machine Learning для людей” отримають додатковий бонус від Ганни Пилєвої:
з розв'язання Machine Learning задачі
Познайомитесь з методами інженерії ознак (Feature Engineering) та навчитесь створювати нові ознаки для покращення точності моделей.
Побачити, на практиці, як навчати ML-моделі, зокрема логістичну регресію та Random Forest, і як вони приймають рішення.
Зрозумієте, як аналізувати та обробляти дані, знаходити аномалії, працювати з відсутніми значеннями та використовувати кореляцію між ознаками.
Дізнаєтесь про ключові етапи аналізу результатів, візуалізації.
Розберетесь, як оцінювати якість моделей, уникати перенавчання (overfitting) та забезпечувати їхню стабільність.
Навчитесь правильно підходити до вирішення ML-задач та структуровано працювати з моделями на реальному кейсі.
+ отримаєте розуміння, які ще теми варто вивчити для професійного зростання в Data Science та машинному навчанні.
запис майстер-класу, завдяки якому ви зрузумієте, як покроково вирішувати реальні ML-задачі
запис майстер-класу
завдяки якому ви навчитесь працювати з кодом і познайомитесь ближче з опрацюванням даних на Python
ML/DS/AI, лінійна та поліноміальна регресія,контроль версій коду, методи пониження розмірності, NLP та Deep Learning,MLOps, Бібліотека Streamlit, основи статистики
За курс ви розвʼяжете більше 23х повноцінних ML задач в лекціях і в ДЗ. Адже будь-яка теорія без практики так і лишиться теорією.
Кожен модуль складається з кількох коротких уроків до 30 хв. Відео в записі, тож дивіться у зручний для вас час
Практика на реальних задачах, а також окремий модуль з працевлаштування - все, що потрібно знати, аби знайти робота та наглядно продемонструвати своє володіння інструментами аналізу даних роботодавцю
Для кращого засвоєння інформації
А також груповий зідзвон-консультація 2 рази на місяць для обговорення поточних питань і прибирання блокерів кожного студента
За умови набору від 70% балів за всі завдання і задачі проєктів
Усі навички, необхідні для роботи на позиції Machine Learning Engineer в ІТ
Розуміння, як знайти роботу з новими навичками і як далі розвиватись в Machine Learning
Сильне резюме та портфоліо
Повну готовність проходити реальні співбесіди
Будувати рішення з використанням моделей машинного навчання з допомогою Python для табличних і текстових даних
Підбирати класну модель для даних і розумієте, як пріоритезувати експерименти в ході дослідження
Оцінювати якість моделі машинного навчання
Не тільки викликати blackbox модель, а і розумієте, як вона працює під капотом
Безкоштовно задеплоїти (розгорнути) власне ML-рішення
Продумана проєктно-орієнтована програма, після якої можна працевлаштуватись на позицію Machine Learning Engineer в ІТ
Короткі уроки до 30 хв з практикою після кожного невеликого блоку
Зручна платформа: всі уроки, домашки, тести і перевірки ДЗ в одному місці
Практика на даних як В РЕАЛЬНІЙ РОБОТІ - НЕіграшкові набори даних. Це основний недолік більшості курсів, що люди вчаться на іграшкових даних, а потім в реальному житті нічого не можуть зробити. В мене не так.
Підтримка і супровід протягом всього шляху
2 рази на місяць онлайн-консультація з ваших питань від практикуючого ІТ-фахівця
За курс ви розвʼяжете більше 23х повноцінних ML задач в лекціях і в ДЗ й отримаєте ДУЖЕ детальний розбір кожного вашого ДЗ (в пакетах з цією опцією)
