Комплексный курс по ИИ, Машинному обучению и Науке о данных: От нуля до Мастера

Машинное обучение набирает обороты в различных секторах, и его влияние становится всё более ощутимым с каждым годом.

• Маркетинг
• Финансы
• Здравоохранение и медицинская диагностика
• Кибербезопасность
• Розничная торговля
• Логистика и транспорт
• Сельское хозяйство
• Интернет вещей
• Игровая индустрия и развлекательные приложения
• Обнаружение мошенничества
• Обнаружение аномалий в производстве
• Государственные учреждения
• Академия и научные исследования
• Рекомендательные системы
• Спорт (слышали о Moneyball?)

И это далеко не полный список. Машинное обучение становится вездесущим. Полученные на этом курсе навыки можно применить в самых разных отраслях, открывая перед вами множество карьерных возможностей.

Выпускники Zero to Mastery уже работают в таких престижных компаниях, как Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Facebook, Shopify и другие компании в технологическом секторе.

Многие из них также успешно работают фрилансерами, зарабатывая деньги, находясь в любой точке мира.

Вы можете стать следующим.

Зарегистрировавшись сегодня, вы получите доступ к нашему активному онлайн-сообществу, где сможете взаимодействовать с тысячами учащихся, выпускников, наставников, ассистентов преподавателей и инструкторов.

И самое главное, вы будете обучаться науке о данных и машинному обучению у отраслевых экспертов с реальным опытом работы в ведущих компаниях Кремниевой долины, Торонто и Австралии.

Курс разработан таким образом, чтобы обеспечить максимальную эффективность, и вы никогда не будете тратить время на устаревшие или неполные уроки по машинному обучению.

Этот погружающийся, проектно-ориентированный курс снабдит вас всеми необходимыми навыками для профессии ученого данных; в процессе вы создадите множество реальных проектов, которые сможете продемонстрировать в своем портфолио.

Вы также получите доступ ко всем кодам, тетрадям и шаблонам (Jupyter Notebooks), размещенным на GitHub, что позволит вам быстро пополнить свое портфолио!

Курс решает основную проблему при входе в сферу науки о данных и машинного обучения:

Доступ ко всем ресурсам в одном месте и актуальные знания по востребованным навыкам, которые нужны работодателям.

Учебная программа максимально практична и проведет вас шаг за шагом, помогая стать квалифицированным инженером по машинному обучению или ученым данных.

Курс предлагает 2 трека:

1️⃣ Программист: Если у вас уже есть опыт программирования, можете сразу приступать и пропустить основы Python.

2️⃣ Нет опыта программирования: Если вы только начинаете, не беспокойтесь. Мы научим вас основам Python и применим их в реальных проектах.

Будьте уверены, вы продвинетесь намного дальше основных понятий.

Как только вы освоите такие основы, как Машинное обучение 101 и Python, мы перейдем к более сложным темам, таким как Нейронные сети, Глубокое обучение и Трансферное обучение, что обеспечит вам практический опыт, востребованный на рынке труда.

Вы будете участвовать в комплексных проектах по науке о данных и машинному обучению и получите доступ к дополнительным программным материалам и шпаргалкам.

Ключевые темы, которые вы изучите в этом Буткемпе по Науке о данных и Машинному обучению, включают:

• Исследование данных и визуализация
• Нейронные сети и Глубокое обучение
• Оценка и анализ моделей
• Python 3
• TensorFlow 2.0
• Numpy
• Scikit-Learn
• Проекты и рабочие процессы по науке о данных и машинному обучению
• Визуализация данных с помощью MatPlotLib и Seaborn
• Трансферное обучение
• Распознавание и классификация изображений
• Обучение/тестирование и кросс-валидация
• Надзорное обучение: Классификация, Регрессия и Временные ряды
• Решающие деревья и Случайные леса
• Ансамблевое обучение
• Настройка гиперпараметров
• Использование Pandas для сложных задач с DataFrames
• Работа с CSV файлами с помощью Pandas
• Глубокое обучение/нейронные сети с TensorFlow 2.0 и Keras
• Использование Kaggle для соревнований по машинному обучению
• Эффективное представление своих находок
• Методы подготовки и очистки данных
• K ближайших соседей
• Методы опорных векторов
• Методы регрессии (Линейная/Полиномиальная)
• Использование Hadoop, Apache Spark, Kafka и Apache Flink
• Настройка среды разработки с помощью Conda, MiniConda и Jupyter Notebooks
• Реализация ресурсов GPU с помощью Google Colab
• И многое другое!

К моменту завершения курса вы выйдете подготовленным специалистом по науке о данных, способным получить работу в любой компании, которую вы выберете.

Вы примените полученные навыки для создания реальных проектов, таких как Приложение для обнаружения сердечных заболеваний, Прогнозатор цены на бульдозеры, Классификатор пород собак по изображениям и многое другое.

К концу курса у вас будет портфолио, наполненное реальными проектами, которые можно продемонстрировать.

Итак, в чем суть?

Вот реальность: многие курсы затрагивают науку о данных, но не доводят до конца.

Они могут дать вам старт, но оставить вас без ясного понимания, как двигаться дальше или создавать собственные проекты.

Или, они зачастую перегружают вас кодом и сложными уравнениями без четкого объяснения, что усложняет решение реальных задач по машинному обучению.

Независимо от того, новичок ли вы в программировании, хотите усовершенствовать свои навыки в науке о данных или планируете сменить профессию, этот курс для вас.

Этот курс не про то, чтобы писать строки кода без понимания ключевых принципов и в конечном итоге быть брошенным на произвол судьбы. Нет, это не наш путь!

Этот курс вдохновит вас и даст возможность трансформироваться из полного новичка в специалиста, который сможет самостоятельно разрабатывать рабочие процессы по науке о данных и машинному обучению и получить работу своей мечты 💪.

И терять вам нечего. Вы можете начать обучение уже сегодня, и если курс не оправдает ваши ожидания, вы можете запросить полный возврат средств в течение 30 дней. Всё просто.