Инженер машинного обучения от karpov.courses
Программа «Инженер машинного обучения» — возможность начать карьеру в перспективной сфере машинного обучения. Программа рассчитана на специалистов разных сфер — аналитиков, математиков, разработчиков — и позволяет освоить профессию с нуля. Учитесь в комфортном для вас графике, познакомьтесь с классическими алгоритмами машинного обучения (Machine learning) и основами глубокого обучения (Deep learning).
Старт 23 апреля
Навыки, которые даёт курс «Инженер машинного обучения от karpov.courses»
Процент покрытия навыков в 34% для профессии инженера машинного обучения соответствует базовому введению в профессию. Курс уделяет внимание ключевым навыкам, таким как машинное обучение, SQL и фиче-инжиниринг, которые очень важны для начальных этапов работы в Data Science. Вместе с тем, в программе отсутствуют критически важные для профессионала навыки, например, гиперпараметрический поиск и основы MLOps, которые значительно расширяют возможности специалиста в реальных проектах. Этот курс подходит тем, кто только начинает знакомиться с профессией и хочет получить фундаментальную базу в машинном обучении и работе с данными. Он хороший старт для дальнейшего профессионального роста при условии дальнейшего самостоятельного изучения недостающих компетенций.
Hard
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Stack
Основные инструменты
Дополнительные инструменты
Soft
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Что получишь после курса: навыки и компетенции
После прохождения курса вы освоите базовые инструменты и технологии, включая работу с Python 3.x, библиотеками pandas и scikit-learn, а также получите практические знания по фиче-инжинирингу и валидации моделей. Навыки статистики и теории вероятностей помогут лучше понимать алгоритмы машинного обучения и проектировать решения. Эти компетенции помогут вам применять полученные знания для создания простых моделей и анализировать данные в реальных задачах.
Чего нет в программе — навыки которые придётся добрать
В программе курса отсутствуют такие навыки, как гиперпараметрический поиск и основы MLOps, что важно для профессионального развития инженера машинного обучения. Также нет продвинутых техник A/B-тестирования и работы с BigData. Эти компетенции рекомендуется изучать дополнительно, чтобы расширить кругозор и увеличить шансы на успешное трудоустройство и работу в сложных проектах.
Сравнение Инженер машинного обучения (karpov.courses) vs альтернативы
| SkillboxData Scientist с нуля до Junior | НетологияИнженер машинного обучения: курс для IT-специалистов | SkillboxПрофессия Data scientist + ИИ | ПрактикумСпециалист по Data Science | karpov.coursesИнженер машинного обучения | |
|---|---|---|---|---|---|
| Навыки | 57% | 55% | 55% | 54% | 34% |
| Цена | 138 924 ₽ | 106 900 ₽ | 108 000 ₽ | 168 000 ₽ | 6 958 ₽ / мес |
| Длительность | 9 мес | 11 мес | 9 мес | – | 7 мес |
| Трудоустройство | Нет | – | Есть | – | – |
| Рассрочка | – | – | – | – | Да |
Data Science в медицине (совместно с Сеченовским университетом)
Нейросети для анализа и исследований: тариф PRO
Нейросети для анализа и исследований: тариф Базовый
