Курсы по машинному обучению в Казани

Изучите главные направления machine learning для профессионального роста в хайповой профессии. Вы сформулируете задачу для data science-проекта и спроектируете процесс решения, подберёте алгоритмы и метрики под задачу, научитесь строить модели машинного обучения и оценивать их качество.

Помогают аналитикам перешагнуть на новый уровень в решении важных задач.

Программа курса:

• ПРОДУКТОВЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ОТЧЕТНОСТИ
• РАБОТА С КОМАНДОЙ DWH И ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
• ПРОДВИНУТЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
• МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АНАЛИТИКИ

Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу.

Чему вы научитесь:

• Выбирать метрики и функции потерь, создавать надежный пайплайн данных и комбинировать методы валидации, чтобы сразу готовить качественную версию модели;
• Как формулировать задачи и выделять ключевые этапы, чтобы хорошо ориентироваться в проекте;
• Методам интеграции ML-продукта в экосистему. Узнаете, как оптимизировать деплой, мониторить работу модели и обслуживать, чтобы она была управляемой и масштабируемой;
• Улучшите навыки анализа ошибок, обучения пайплайнов, работы с фичами и тестирования модели для оценки ее производительности.