: Machine learning — процесс обучения нейронных сетей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по глубокому обучению пока мало и они быстро находят себе интересные проекты.
Процесс обучения:
Занятия онлайн Смотрите лекции в удобное для вас время. Выполняете практические индивидуальные и командные задания Практика Помимо заданий, есть возможность оттачивать навыки на лабораторных занятиях и хакатоне Общение с экспертами Преподаватели и менторы всегда открыты для дополнительных вопросов Карьерное консультирование Центр развития карьеры поможет составить резюме, подготовит к собеседованию и предложит вакансии Поможем найти ту самую работу:
Формулировать задачу для data science проекта Выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn Рассмотрите примеры кода обучения, научитесь применять знания на практике Оценивать качество моделей машинного обучения Ознакомитесь с подходами предотвращения переобучения, изучите методы оценки Интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании Научитесь сравнивать алгоритмы на готовых датасетах, определять методы улучшения качества
факультет 
Нетология
