Обучение по направлению машинное обучение в Донском

Курс ориентирован на тех, кто хочет перейти от теории к практике в области машинного обучения: работать с реальными данными, инструментами индустрии и проектами под контролем преподавателя. Обучение проходит в индивидуальном формате: вы занимаетесь с преподавателем по согласованному графику.

В программе курса:

• Основы Python: изучение синтаксиса языка, структур данных, работы с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.
• Предобработка данных: очистка, нормализация, кодирование категориальных признаков, работа с пропущенными значениями.
• Модели машинного обучения: освоение алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, ансамблевых методов и методов понижения размерности.
• Оценка моделей: использование метрик точности, полноты, F1‑меры, ROC‑кривых, кросс‑валидации.
• Внедрение моделей: сохранение моделей, создание API для их использования, мониторинг и обновление моделей в продакшене.

По завершении курса вы сможете:

• самостоятельно анализировать и обрабатывать данные для задач машинного обучения;
• строить и оценивать модели машинного обучения;
• интегрировать модели в реальные приложения и сервисы;
• работать с современным стеком инструментов для машинного обучения и анализа данных.

Курс ориентирован на специалистов, желающих освоить построение ETL‑сценариев, работу с потоковыми данными и автоматизацию регулярных задач. Обучение проходит в индивидуальном формате: вы занимаетесь с преподавателем по согласованному графику.

В программе курса:

• Пайплайны ETL: написание скриптов для извлечения данных из различных источников (API, CSV, SQL), их очистки и сохранения в хранилища.
• Масштабирование: знакомство с технологиями обработки больших данных, такими как Apache Spark и Dask.
• Оркестрация: использование Apache Airflow для автоматизации и планирования задач, создание DAG (Directed Acyclic Graph) и настройка расписаний.
• ML‑предобработка: интеграция подготовленных данных в конвейер для машинного обучения, примеры на scikit-learn Pipeline.

По завершении курса вы сможете:

• самостоятельно разрабатывать и поддерживать ETL‑процессы для обработки данных;
• интегрировать решения с Apache Airflow, Kafka и Spark;
• автоматизировать регулярные задачи по подготовке данных для аналитики и машинного обучения.

Курс предназначен для тех, кто хочет научиться применять методы машинного обучения и искусственного интеллекта для решения реальных задач. Обучение сочетает теорию с практикой на реальных проектах.

В программе курса:

• основы Python и библиотеки NumPy, Pandas;
• подготовка и обработка данных для обучения моделей;
• алгоритмы классификации: логистическая регрессия, деревья решений, SVM;
• алгоритмы регрессии: линейная и полиномиальная регрессия;
• методы кластеризации: K-средних, DBSCAN, иерархическая кластеризация;
• нейронные сети и глубокое обучение;
• оценка качества моделей и подбор гиперпараметров;
• проектная работа с презентацией и защитой.

По завершении курса вы сможете:

• применять алгоритмы машинного обучения для решения задач;
• работать с данными и готовить их для обучения моделей;
• строить и оценивать модели классификации, регрессии и кластеризации;
• использовать нейронные сети для решения сложных задач;
• разрабатывать проекты для портфолио и подготовки к трудоустройству.

Программа ориентирована на тех, кто хочет освоить современные инструменты ИИ и анализа данных: вы получите не просто теорию, но и практику применения алгоритмов в реальных задачах.

В программе курса:

• знакомство с экосистемой Python, базовыми библиотеками и подходами к машинному обучению;
• работа с данными: сбор, предобработка, визуализация и подготовка к обучению моделей;
• построение моделей машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация;
• знакомство с нейросетями, автоматизацией процессов и внедрением решений искусственного интеллекта в задачи бизнеса или исследования;

По завершении курса вы сможете:

• применять Python и библиотеки ML для решения аналитических и исследовательских задач;
• создавать и интерпретировать модели машинного обучения, выбирать подходящий алгоритм для задачи;
• интегрировать элементы ИИ-решений, автоматизировать обработку данных и облегчить принятие решений на их основе;
• включить готовый проект в своё портфолио и представить его при трудоустройстве или переходе в data-science сферу.

Освоить базовые понятия и методы создания ML-продуктов от сбора данных до интеграции модели в продуктивную среду. Познакомиться с инструментами командной разработки (Git, MLFlow, DVC) и основами менеджмента ML-проектов