Краткий курс «Основы машинного обучения»
Для кого:
IT и Инженеры в любой сфере
Формат обучения:
Курс
Направление:
Информатика/ИТ
Форма обучения:
Заочная
Продолжительность:
40 ак. ч.
Форма итоговой аттестации:
Выполнение задания
Документ об образовании:
Удостоверение о ПК
Срок действия документа об образовании:
Бессрочно
О программе
В мире, где данные становятся новым топливом для бизнеса, науки и технологий, машинное обучение является ключевым инструментом, позволяющим извлекать из них ценную информацию. Это технология, которая помогает находить закономерности, прогнозировать результаты и решать задачи быстрее и точнее.
Курс «Основы машинного обучения» разработан для специалистов, которые хотят освоить основные концепции и алгоритмы машинного обучения, а также получить практические навыки работы с реальными наборами данных.
Программа ориентирована на тех, кто:
- никогда не сталкивался с машинным обучением, но хочет освоить эту технологию;
- работает с данными и стремится автоматизировать рутинные процессы;
- хочет научиться использовать Python и современные библиотеки для создания собственных моделей.
Участники программы будут работать с реальными наборами данных и использовать специализированные программные инструменты и библиотеки для машинного обучения, такие как Python и его библиотеки, TensorFlow, scikit-learn и другие.
Курс «Основы машинного обучения» разработан для специалистов, которые хотят освоить основные концепции и алгоритмы машинного обучения, а также получить практические навыки работы с реальными наборами данных.
Программа ориентирована на тех, кто:
- никогда не сталкивался с машинным обучением, но хочет освоить эту технологию;
- работает с данными и стремится автоматизировать рутинные процессы;
- хочет научиться использовать Python и современные библиотеки для создания собственных моделей.
Участники программы будут работать с реальными наборами данных и использовать специализированные программные инструменты и библиотеки для машинного обучения, такие как Python и его библиотеки, TensorFlow, scikit-learn и другие.
Для вашей команды мы сможешь организовать закрытую группу обучения с удобной датой старта
Для кого этот курс?
01
Новичков в области машинного обучения: для старта работы с машинным обучением необходимо иметь базовые знания в программировании
02
Специалистов, работающих с данными: аналитиков, разработчиков программного обеспечения, экономистов, маркетологов
03
Желающих сменить карьеру: если вы хотите перейти в область Data Science или начать карьеру в машинном обучении, курс станет вашим первым шагом
04
Всех, кто хочет применять машинное обучение для решения бизнес-задач
У вас есть идея образовательного проекта или блока? Мы вам поможем
Заполнить анкету
Модуль 1. Введение в Python
Тема 1.1. Особенности языка Python
Тема 1.2 Работа с данными. NumPy
Тема 1.3 Визуализация данных. Matplotlib
Тема 1.4 Работа с таблицами. Pandas
Тема 1.5 Интерактивный анализ. Ipywidgets
Модуль 2. Введение в DataScience
Тема 2.1. Линейная алгебра
Тема 2.2 Математический анализ
Тема 2.3 Теория вероятностей и
математическая статистика
Модуль 3. Машинное обучение
Тема 3.1. Вводная лекция в Machine Learning
Тема 3.2. Методы понижения размерности
Тема 3.3 Методы кластеризации
Тема 3.4 Задача классификации
Тема 3.5 Полносвязные нейронные сети
Тема 3.6 Свёрточные нейронные сети
После курса вы узнаете
01
Как работает машинное обучение, включая классификацию, регрессию и кластеризацию
02
Основы статистики, вероятности и математики, необходимые для анализа данных
03
Как использовать Python для работы с данными и создания моделей
Конфигурации программы
Матрица компетенций
После курса вы освоите:
- навыки работы с инструментами анализа данных, такими как Pandas и NumPy
- способы предобработки данных, включая очистку, масштабирование и отбор признаков
- навыки работы с инструментами анализа данных, такими как Pandas и NumPy
- способы предобработки данных, включая очистку, масштабирование и отбор признаков
Будете создавать и тестировать модели машинного обучения
Научитесь:
- использовать библиотеки Scikit-learn и TensorFlow для создания моделей
- анализировать и визуализировать данные для решения бизнес- и научных задач
- использовать библиотеки Scikit-learn и TensorFlow для создания моделей
- анализировать и визуализировать данные для решения бизнес- и научных задач
После курса вы сможете:
- разрабатывать модели машинного обучения для решения задач классификации, прогнозирования и сегментации
- разрабатывать модели машинного обучения для решения задач классификации, прогнозирования и сегментации
Авторы и спикеры
Преподаваемые курсы:
«Программирование для геофизиков», «Машинное обучение для обработки геолого-геофизических данных», «Основы машинного обучения»
Административная команда программы
Почему стоит выбрать этот курс?
Практическая направленность
Вы будете работать с реальными наборами данных и выполнять практические задания на каждом этапе.
Вы будете работать с реальными наборами данных и выполнять практические задания на каждом этапе.
Профессиональный подход
Курс разработан преподавателями НГУ с опытом работы в Data Science и машинном обучении.
Курс разработан преподавателями НГУ с опытом работы в Data Science и машинном обучении.
Документ об окончании
По окончании курса вы получите документ одного из ведущих ВУЗов России, подтверждающий вашу квалификацию и пригодный для предъявления работодателю.
По окончании курса вы получите документ одного из ведущих ВУЗов России, подтверждающий вашу квалификацию и пригодный для предъявления работодателю.
Поддержка
Преподаватели и кураторы курса готовы помочь вам разобраться в сложных темах и ответить на вопросы.
Преподаватели и кураторы курса готовы помочь вам разобраться в сложных темах и ответить на вопросы.
Налоговый вычет
Как оформить социальный налоговый вычет на обучение
Налоговый вычет за обучение могут получить налоговые резиденты РФ, которые работают в России и платят НДФЛ по ставке 13%
Налоговый вычет — это сумма, которая вычитается из общего дохода, облагаемого налогом (НДФЛ), и именно с этой суммы можно вернуть 13%.
Получить вычет можно за свое обучение или обучение своих детей, подопечных, братьев или сестёр. Оплата за супруга не дает права на вычет, хотя при лечении в этом случае налог возвращают
Оформить вычет за текущий год можно у работодателя, а за предыдущие годы — в налоговой инспекции, подав декларацию 3-НДФЛ
Подать заявку на обучение
Требования к образованию
Для участия необходимо иметь высшее образование или средне-профессиональную подготовку
Список необходимых документов для прохождения программы обучения ДПО
- Копия паспорта (разворот + прописка);
- Копия СНИЛС;
- Копия диплома о высшем/среднем профессиональном образовании или справка об обучении;
- Копия документа, подтверждающего трудоустройство обучающегося (копия трудового договора/трудовой книжки/выписка из трудовой книжки) - при наличии;
- Заявление/согласие на обработку персональных данных.
- Справка об обучении (для студентов)
Контакты
г. Новосибирск, Академгородок, ул. Пирогова, 2, уч.-лаб. корпус, каб. 205а
Дарья Соловьева, специалист отдела дополнительного профессионального образования
