Advanced

Курс Machine Learning в Одесі

На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними і особливостей різних моделей машинного навчання.

На курсі використовується мова Python, як найпоширеніша на сьогоднішній день мова для роботи з машинним навчанням і аналізом даних.

Для тих, хто не працював з мовою Python, надаються 4 вступних заняття.

Мета курсу

  • Отримати загальне уявлення про аналіз даних і машинне навчання;
  • Зрозуміти призначення різних моделей машинного навчання та галузей використання;
  • Дізнатися стандартні рішення широко поширених завдань аналізу даних.

Курс допоможе вам

  • Навчитися працювати з даними, будувати моделі машинного навчання;
  • Розібратися з візуалізацією різних структур даних;
  • Навчитися будувати предиктивні моделі для аналізу різних процесів.

Для кого курс

Розрахований на IT-фахівців і інженерів будь-якої спеціальності, які знають Python, лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першого курсу технічного вузу.

Для запису потрібно пройти тест.

Викладач курсу

Вас буде навчати практикуючий фахівець, який працює в топовій компанії.

  • Андрій Латиш

    Андрій Латиш

    Інженер по машинному навчання аналізу даних

    The Product Engine

Програма курсу Machine Learning

  1. Python: заняття 11

    • Змінні й типи змінних
    • Ввід і вивід даних
    • Модулі
    • Умовні оператори
    • Булевий тип та логічні оператори
  2. Python: заняття 22

    • Оператори циклу
    • Списки
  3. Python: заняття 33

    • Порівняння
    • Кортежі
    • Рядки
    • Багатовимірні списки
    • Функції й області видимості
  4. Python: заняття 44

    • Множини
    • Словники
    • Основи об'єктно-орієнтованого програмування
  5. Підготовка даних5

    • Обробка пропущених значень
    • Робота з аномальними значеннями
    • Перетворення даних
    • Конструювання ознак
    • Нормалізація і стандартизація
  6. Регресійні моделі6

    • Лінійна регресія з однією змінною
    • Лінійна регресія з кількома змінними
    • Метод градієнтного спуску
  7. Складніші регресійні моделі7

    • Регресія вищого порядку
    • Метрики помилки в регресійному аналізі
    • Виділення ознак
    • Компроміс зсуву та дисперсії
    • Крос-валідація
  8. Логістична регресія8

    • Матриця збентеження (помилок)
    • Регуляризація
    • Крос-валідація методом К-згинів
  9. Дерева прийняття рішень9

    • Випадковий ліс
  10. Метод опорних векторів10

    • Метод опорних векторів з жорстким і м’яким розділенням
    • Метод опорних векторів з нелінійним ядром
    • Багатокласова класифікація
  11. Кластеризація11

    • Навчання з учителем і навчання без вчителя
    • Метод К-середніх і К-середніх++
    • Метод суміші гаусівських розподілів
    • Методи оцінки якості кластеризації
    • Поняття норми й метричного простору
    • Ієрархічна кластеризація
  12. Нейронні мережі: частина 112

    • Ідея й структура нейронної мережі
    • Зворотне поширення і навчання нейронної мережі
  13. Нейронні мережі: частина 213

    • Проектування нейронної мережі
    • Згорткові нейронні мережі
  14. Ансамблювання методів. Навчання з підкріпленням14

    • Беггінг
    • Бустин
    • Стекування
    • Генетичні алгоритми
  15. Аналіз часових рядів15

  16. Обробка природних мов16

Сертифікат
Випускники отримують
сертифікат про закінчення курсу
з підсумковою оцінкою.

Наші викладачі та випускники працюють в топових IT-компаніях світу

Відгуки випускників цього курсу

Переваги навчання у Комп'ютерній школі Hillel

  • Відеозаписи занять
  • Викладачі-практики
  • Класи з комп'ьютерами
  • Програма Hillel EVO
Відеоогляд школи

Працевлаштування

Що ми робимо для того, щоб ви досягли успіху?

В процесі навчання Студенти працюють над реальними проектами

Безкоштовні заняття з профільної англійської мови та спікінг-клаби

Бонусні заняття по базам даних та адмініструванню Linux

Кожен Студент проходить тестову співбесіду із HRом та IT-фахівцем

Регулярні майстер-класи з підготовки резюме та пошуку роботи

Викладачі — практикуючі фахівці

Програма для реалізації ідей Студентів та Випускників Школи
  • Iдея
  • Пітчинг
  • Команда
  • Реалізація
  • Презентація

Часті питання

Часті питання

Слід зазначити, що кожен напрямок, який ви могли б вивчити у нашій Школі, є, практично, ідентичним за затребуваністю. При виборі напрямку дуже важливо враховувати те, чим би вам хотілося займатися у майбутньому. Те, до чого ви більше схиляєтеся і що вам більше подобається у повсякденному житті. Аж до того, які предмети вам краще давалися, коли ви навчалися у школі. Ми з радістю допоможемо вам визначитися з вибором напрямку. Тільки ось вибір за вас ми зробити не зможемо.
Для того, щоб визначитися з напрямком і задати всі ваші запитання, ви можете записатися на безкоштовну консультацію, і протягом короткого часу з вами зв'яжеться один з наших адміністраторів і зможе детально про все розповісти.

Програма наших курсів, які орієнтовані на працевлаштування, побудована таким чином, що Студент, проходячи кожен її пункт, виконуючи всі домашні завдання і дотримуючись всіх порад Викладача, може розраховувати на подальше працевлаштування і відповідати існуючим вакансіях на фахівця початкового рівня в області обраного курсу. Вкрай важливо пам'ятати про те, що не дотримуючись вищевказаних принципів, досягти необхідного результату по завершенні курсу, швидше за все, буде неможливо. Саме тому ми не можемо заздалегідь вам гарантувати працевлаштування, але ми можемо сприяти в цьому нашим Випускникам, які навчалися найбільш ретельно. Наш штатний менеджер з працевлаштування випускників завжди радий в цьому допомогти нашим Випускникам, а також відповісти на їхні запитання, пов'язані з оформленням резюме та іншим. Також в нашій Школі ми проводимо безкоштовні заняття з рекрутерами з IT-компаній міста, де вони дають поради з пошуку першої роботи в IT-сфері.

Ви можете прочитати відгуки наших Студентів та Випускників на нашому сайті за цим посиланням. Ще ви зможете знайти відгуки і інформацію про нас на DOU.ua або можете прописати назву нашої Школи у Google, де ви також зможете побачити відгуки про нашу Школу у Google-акаунті або на Google-картах.

Ми завжди дуже відповідально намагаємося підходити до питання підбору Викладачів у нашій Школі. Наші Викладачі — практикуючі фахівці в найбільших IT-компаніях міста. Також вони мають як досвід викладання в нашій Школі, так і досвід менторства за місцем їх професійної діяльності. У своїй манері навчання вони роблять упор на останні тенденції IT-ринку і виключно на свій особистий досвід для того, щоб наші Випускники мали найбільш затребувані знання і досвід роботи з конкретними кейсами.

Так, безумовно. Багато наших курсів передбачають додаткову систему бонусів для тих Студентів, які хочуть продовжувати навчання у нашій Школі. Ця система полягає в тому, що наприкінці курсу Студенти пишуть тест з пройденого матеріалу або здають підсумкову роботу, за підсумками яких:

- Студент, який має найвищий результат отримує знижку 25% на подальші курси;

- Студент, який посів друге місце, отримує 15% знижку;

- Студент, який виявився на третьому місці, отримує 10% знижку.

- Всі інші Студенти, які не ввійшли до трійки лідерів, отримують знижку в розмірі 5%.

Намагайтеся, по можливості, не пропускати заняття, але ми розуміємо, що ситуації можуть бути різні. Тому навіть за умови пропуску заняття наші Студенти мають доступ до відеозаписів кожного заняття. Так як всі наші класи обладнані відеокамерами, по завершенні кожного заняття Студенти отримують відеозапис на наступний день для додаткового опрацювання пройденого матеріалу. Також за кожним Студентом фіксується його особистий кабінет у спеціалізованій Learning Management System, де він зможе переглядати презентації занять, виконувати завдання викладача, здавати проміжні тести і бути у курсі всієї важливої ​​інформації, пов'язаної з його спеціалізацією. Доступ до даної системи буде збережений і після закінчення курсу.

Курс
Machine Learning

Одеса