Machine Learning Engineer: Обзор Программы Skillbox и Отзывы
Обзор курса по профессии Machine Learning Engineer в Skillbox с нуля и трудоустройством: преимущества обучения + 3 мес. бесплатно и Скидка 62% по промокоду.
На курс Machine Learning Engineer в онлайн-школе Скиллбокс действует скидка 50%, а по нашему эксклюзивному промокоду u4ionline вы получите скидку 62%!
На курсе Machine Learning Engineer в онлайн-школе Skillbox вы научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через 9 месяцев сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
Преимущества курса:
- Оплата в рассрочку на 31 месяц.
- 6 месяца бесплатного обучения.
- Трудоустройство через 9 месяцев с начала обучения.
- Авторы курса — дата-сайентисты из Сбера, Wrike, VISA.
- Курс подойдет новичкам, программистам и начинающим аналитикам.
- Курс-профессия из 3 уровней.
- Гарантия трудоустройства или вам вернут деньги.
- IT-специалистам доступна льготная ипотека по ставке 5%.
- Отсрочка от армии и частичной мобилизации.
- Доступ к урокам английского языка от Skillbox на год.
- Можно вернуть до 13% стоимости курса, оформив налоговый вычет.
Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности. Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.
Чему вы научитесь на курсе Machine Learning Engineer в онлайн-школе Скиллбокс:
- Строить модели машинного обучения. Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
- Обучать нейронные сети. Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
- Использовать ML-алгоритмы. Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
- Работать с инструментами анализа данных. Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
- Извлекать данные из различных источников. Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
- Настраивать инфраструктуру. Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.
Ваши навыки в резюме после обучения на курсе:
- Извлечение данных из различных источников (чтение из файлов, API, базы данных).
- Очистка и трансформация данных, их подготовка к анализу.
- Умение проводить разведывательный анализ данных.
- Визуализация данных с помощью Pandas, Matplotlib.
- Feature Engineering: оценка значимости фичей, отбор признаков, методы уменьшения размерности.
- Обучение моделей методами классического машинного обучения.
- Построение алгоритмов для рекомендательных систем.
- Построение ML-моделей для решения задач с помощью временными рядами.
- Построение пайплайнов от сбора данных до получения результатов моделирования.
- Решение задач моделирования с помощью нейросетевых подходов.
- Умение работать с NLP/CV-задачами с помощью стандартных методов и DL.
Проекты, которые вы создадите на курсе:
- Предсказание оттока в соцсети для музыкантов.
- Работа с данными сервиса аренды автомобилей.
- Собственное исследование.
Отзывы о курсе «Machine Learning Engineer» в онлайн-школе Skillbox
В целом онлайн-школа Skillbox получила множество положительных оценок и отзывов в интернете от своих студентов и выпускников. Основываясь на отзывах о курсе, можно выделить следующие ключевые моменты:
- Комплексный и хорошо структурированный курс. Курс дает хорошую основу и помогает учащимся начать обучение с нуля. Содержание курса интересно, познавательно и включает в себя как теоретическую, так и практическую составляющие.
- Профессиональные видеоуроки и обратная связь. Видеоуроки сделаны профессионально, без лишней информации, что делает процесс обучения эффективным и увлекательным. Учащиеся ценят хорошо организованную обратную связь с преподавателями и координаторами курса.
- Подходит для начинающих. Курс рекомендован лицам без опыта, так как предлагает полезную информацию и практику для начинающих.
- Привлекательность Skillbox как обучающей платформы. Онлайн-школа Skillbox положительно оценивает свои рекламные усилия и качество курсов, что привлекает учащихся к изучению новой профессии.
- Поддерживающие преподаватели и гибкость. Наставники и преподаватели компании Skillbox заслуживают похвалы за понимание и гибкость в тех случаях, когда учащиеся сталкиваются с трудностями в организации времени или другими проблемами. Они своевременно дают ответы и рекомендации, чтобы помочь студентам добиться успеха.
В целом курс «Machine Learning Engineer» от онлайн-школы Skillbox получил положительные отзывы за его полноту, структуру, видеоуроки, систему обратной связи и поддержку со стороны преподавателей. Учащиеся высоко оценивают возможность познакомиться с новой профессией и приобрести ценные навыки с помощью Скиллбокс.
Вам также будет интересно:
В обзоре вы узнаете о преимуществах обучения на официальном сайте онлайн-школы Skillbox + Цены на курсы и профессии, трудоустройство, отзывы, скидка 62% (промокод).
Если наша статья оказалась для вас полезной, пожалуйста, порадуйте нас своим лайком и подпишитесь на наши обновления, чтобы не пропустить следующую статью. Будем рады пообщаться в комментариях.
Эта статья подготовлена на основе информации, представленной на официальном сайте школы/сервиса. Данный материал носит исключительно обозревательный характер и не является рекламой.