Курс
Machine Learning

Старт группы
по мере набора группы

Дни и время занятий
Понедельник, 19.00 -- 22.00
Четверг, 19.00 -- 22.00

Кол-во свободных мест
9 из 10
Оплата в рассрочку
Без процентов, переплат и справок на протяжении обучения
Группа до 10 человек
Внимание уделяется каждому студенту без исключений
Только практика
Упор на решении реальных задач и приобретении практических навыков
Своя техника
Предоставим полностью оборудованное рабочее место по требованию
Кто такой Machine Learning специалист?
Machine Learning специалист анализирует данные, строит предсказательные модели и разрабатывает максимально эффективные самообучающиеся алгоритмы.

Ваш результат в конце курса

  • Научитесь работать с наборами данных: обрабатывать пропуски, нормализировать значения, обрабатывать категориальные величины
  • Познакомитесь с широким спектром алгоритмов и сможете применить их на практике
  • Сможете участвовать в соревнованиях на Kaggle и разрабатывать свои собственные проекты
  • Поймете, какие алгоритмы лучше применять для выполнения конкретных задач
Как проходит обучение
85% практика
Никаких заучиваний и выполнения заданий по книжкам – упор на решение реальных задач и приобретение практических навыков.
15% теория
Без нее никак. Изучаем теорию дома и разбираем в начале занятия без воды.
Домашние задания и диплом
После каждого занятия обязательные домашние задания, которые действительно хочется делать. Диплом в конце обучения, который вы можете включить в резюме.
Группа до 10 человек
В дружеской и спокойной атмосфере преподаватель уделяет внимание каждому учащемуся.
Куратор – ваш личный помощник
Куратор представляет школу и помогает оперативно решать различные вопросы по учебе.
Мы всегда онлайн
Преподаватели и кураторы всегда готовы помочь вам вне занятий и даже после окончания курса.
Ваш преподаватель
Артём Калтович
Software Developer in Workfusion
Окончил БГУИР факультет компьютерных систем и сетей, кафедра программного обеспечения информационных технологий. Опыт работы в программировании 4.5 года, сейчас работает в Workfusion над AutomationAcademy.com, разрабатывая курсы и обучая студентов использованию системы автоматизации. Имеет опыт в широком наборе технологий, активно изучает сферу машинного обучения и обработки данных. Регулярно проходит онлайн-курсы ведущих университетов, имеет 8 сертификатов об успешном их окончании.
Программа курса
1. Экосистема Python
  • Virtualenv
  • Pip
  • Python версий 2.7 и 3.6
2. Основы синтаксиса
  • Синтаксис
  • Встроенные типы
  • Выражения
  • PEP8
3. CVS – Git
  • Commit, branch, merge
  • Сервисы Github, Bitbucket
4. Модули, импорт, встроенные функции. Стандартная библиотека.
5. Элементы функционального программирования. Итераторы, генераторы.
6. Работа с текстом, форматирование, регулярные выражения. Unicode.
7. Обработка данных CSV, JSON, XML. Работа с модулем Pillow.
8. Магические методы, контекстные менеджеры, декораторы. Модули operator, itertools, functools.
9. ООП. Наследование, mixins. MRO, слабые ссылки, метаклассы, type.
10. Тестирование кода.
  • Unittest
  • Mock
  • Doctest
11. Введение в Machine Learning
  • Кто такой Machine Learning специалист?
  • Его задачи
  • Введение в курс
12. Пространство признаков. Визуализация. Набор данных.
  • Пространство признаков
  • Визуализация
  • Кластеризация
  • Алгоритм K-средних (K-means)
  • Iris dataset
13. Гиперплоскость. Решающее дерево. Энтропия
  • Гиперплоскость
  • Решающее дерево
  • Энтропия
  • Подсчёт точности классификации
14. Типы признаков. Предобработка данных
  • Категориальные, биномиальные, порядковые, номинальные признаки
  • Нормализация данных
  • Метод опорных векторов (SVM)
  • Titanic dataset
15. Переобучение
  • Определение и избежание переобучения
  • Тестовая и обучающая выборки
  • Bias–variance tradeoff
16. Регрессия. Классификация алгоритмов
  • Обучение с учителем, без учителя
  • Линейная\полиномиальная регрессии
  • Классификация алгоритмов машинного обучения
17. Confusion matrix. Precision-recall. F1 score
  • Кросс-валидация
  • K-Fold
  • Метрики эффективности алгоритма
  • Precision-recall
  • Медианная, средняя абсолютная, квадратичная ошибки
  • ROC-кривая
  • Логарифмическая функция потерь
18. Понижение размерности. Метод главных компонент (PCA)
  • Определение. Алгоритм. Подсчёт ошибки
  • Механизм, достоинства, недостатки алгоритма
  • Другие алгоритмы для самостоятельного изучения
19. Обработка текста.
Наивный байесовский классификатор
  • Обработка текста
  • Мешок слов
  • Вероятностные классификаторы
  • TF-IDF
  • Наивный байесовский классификатор
20. Нахождение выбросов. Гауссово распределение
  • Медиана
  • Среднее
  • Распределения
  • Дисперсия
  • Квантили
21. Мультиклассовая классификация
  • Методы мультиклассовой классификации на основе бинарных классификаторов
  • Классификаторы, поддерживающие мультиклассовость
  • Определение, создание и обучение персептрона
22. Нейронные сети
  • Биологический нейрон
  • Математическое представление
  • Функции активации, входной\выходной\внутренние слои
  • Метод обратного распространения ошибки
23. Композиции алгоритмов
  • Композиции алгоритмов
  • Случайный лес
  • Градиентный бустинг
24. Подготовка к дипломному проектированию
  • Выбор тем и распределение задач
  • Помощь по разработке проекта
25. Итоги
  • Рассмотрение и закрепление тем пройденного материала
  • Подготовка к дипломному проектированию
+ Выпускной
После окончания курса и защиты диплома
  • Чай, кофе, печенье, тортик
  • Обсуждение насущных вопросов в неформальной дружеской атмосфере
Стоимость курса

1450 руб.
Оплата в рассрочку:
- 400 руб. до начала занятий
- 400 руб. через 4 недели после начала обучения
- 400 руб. через 8 недель после начала обучения
- 250 руб. через 12 недель после начала обучения

Для студентов TeachMeSkills скидка 50 руб.
Приведи друга – учитесь со скидкой 50 руб. каждый
Старт группы
по мере набора группы

Дни и время занятий
Понедельник, 19.00 -- 22.00
Четверг, 19.00 -- 22.00

Кол-во свободных мест
9 из 10
Что наши выпускники говорят о нас
Станьте востребованным Machine Learning специалистом
Заполните форму, чтобы записаться на курс или получить консультацию
Мы онлайн
Задай свой вопрос в социальных сетях и популярных мессенджерах
Telegram
WhatsApp
Viber
VK
Messenger