Обучение по направлению машинное обучение в Мирном

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.

Индивидуальная программа «Машинное обучение на Python» даёт полное понимание ключевых этапов ML-проекта — от подготовки данных до внедрения моделей. На занятиях вы научитесь работать с библиотеками scikit-learn, Pandas и NumPy, разберётесь в методах классификации, регрессии и кластеризации, освоите подходы к выбору признаков, снижению размерности и настройке гиперпараметров.

Курс строится вокруг практики: каждую тему вы закрепляете на реальных задачах, создаёте и обучаете модели, анализируете качество и интерпретируете результаты. Индивидуальный формат позволяет сосредоточиться на сложных темах и быстрее применять знания в собственных проектах. Итог программы — уверенные навыки работы с машинным обучением и готовность разрабатывать решения для бизнеса, науки и IT.

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

6-дневный интенсивный практикум предназначен для специалистов, которые хотят не только освоить современные методы машинного обучения, но и научиться внедрять их в реальные бизнес-процессы. Вы получите навыки, которые сразу можно применять в работе: от предобработки данных и построения моделей до их промышленной реализации, и взаимодействия с бизнесом.