Курс по машинному обучению

Представьте риэлтора с многолетним опытом покупки и продажи недвижимости. Он умеет определять стоимость квартиры почти мгновенно. Складывает в уме определенные параметры: инфраструктуру района, количество комнат, этаж, состояние подъезда и квартиры и т. д. И в памяти тут же всплывают подобные квартиры и цены, за которые они были проданы.

Машинное обучение — это весь многолетний опыт риэлтора, переданный программе, чтобы она тоже могла мгновенно определять стоимость квартиры. Для этого используют обучающие алгоритмы.

С помощью обучающих алгоритмов можно научить программы делать что угодно:

1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.

2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.

3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.

4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.

5. По факту, области применения машинного обучения практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.

Рынку нужны специалисты по машинному обучению. Как пишет HeadHunter, количество вакансий, в которых упоминается машинное обучение, с 2012 по 2016 годы увеличилось в 18 раз: с 113 до 2037. А по версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.
А еще владение методами машинного обучения поможет вам совершить рывок в текущей области или собственном бизнесе: об этом мы написали в разделе выше. Возможности машинного обучения практически безграничны и поражают воображение.

Машинное обучение — это новое электричество, для которого нужны инженеры, а не ученые. Чтобы освоить машинное обучение, не нужно быть программистом от бога или иметь ученую степень по информатике. Тем не менее, уверенное владение основами языка Python и библиотеками Pandas и NumPy, а также основными представлениями в линейной алгебре, матанализе и статистике вам понадобится, чтобы получить максимум пользы от курса. Если вы не уверены в своих знаниях в этих областях — рекомендуем пройти наш курс-тренажер Python для анализа данных, а также курс Математика и статистика для Data Science. С этим багажом вы сможете уверенно приступить к освоению машинного обучения.

Всему остальному мы научим на курсе.

Курс предназначен для аналитиков, разработчиков, технических специалистов, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

Участники научатся решать конкретные бизнес-задачи и работать с данными с помощью машинного обучения.

Ноутбук с установленным Python. Около 6−8 часов в неделю, желание получить новые знания и готовность работать.

Путь Data Scientist — долгий, и требует постоянного совершенствования и значительной практики. Мы дадим вам уверенную подготовку, понимание общих принципов обучения алгоритмов, базирующихся на математике и статистике, и их реализации в жизни. Расскажем, где еще вы можете расширить свои знания и прокачать навыки. Дадим совет, как подать себя на собеседованиях, а лучших студентов пригласим на стажировку в компанию EORA. Дальше все будет зависеть от вас.

Наш курс не отменяет прохождения бесплатных онлайн-курсов. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно, и мы рекомендуем студентам проходить другие курсы параллельно с нашими (если останется время) или после наших, чтобы получить как можно больше знаний о сфере с разных точек зрения и упрочить свое понимание. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вы будете изучать все аспекты машинного обучения на практике. Вместе с опытными дата-сайентистами с опытом работы с различными заказчиками вы пройдете все этапы проекта по машинному обучению: загрузка и очистка данных, выбор модели, разделение на основную и контрольную выборку, «тюнинг» модели, оценка качества и многое другое.

Каждое занятие будет сопровождаться множеством упражнений, которые закрепят ваше понимание теоретических аспектов и позволят потренироваться в написании кода, а также специальным Jupyter notebook, который останется у вас после курса, и который поможет вам, когда вы будете реализовывать свои проекты после окончания курса (вплоть до того, что можно брать готовые «куски» кода, которые работают).

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack. Мы очень много внимания уделяем сообществу и поддержке на наших курсах, и, по нашей статистике, это значительно влияет на прогресс студентов: меньше участников «ломается» в процессе и забрасывает обучение.

Просто посмотрите статистику по вакансиям в Data Science на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах.