Войти
    Смотреть все результаты
    Поиск Избранное Корзина Войти
    Открыть подменюКатегории
    • Главная
    • Курс Machine Learning. Advanced | Маркетплейс онлайн образования Edwica

    OTUS

    Machine Learning. Advanced

    • Профи уровень
    • Наставник: Нет
    • Сертификат: Нет
    • Формат: Online
    • Рассрочка: Нет
    • Язык: Русский
    • Осталось мест: не ограничено
    80 000 ₽/курс
    4 месяца
    Записаться
    Вы будете перенаправлены на сайт партнера.

    Machine Learning. Advanced

    Продвинутые ML приемы для практикующих Data Scientists, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle+
    Для кого этот курс?
    • Для аналитиков
      Научитесь применять методы машинного обучения в прогнозах
    • Для программистов
      Научитесь строить end-to-end пайплайны и выводить ML-модели в production
    • Для по работе с данными и машинному обучению
      Усовершенствуйте навыки и продвигайтесь по карьерной лестнице
    Программа обучения
    • Тема 1: REST-архитектура: Flask API
    • Тема 2: Docker: Структура, применение, деплой
    • Тема 3: Kubernetes, контейнерная оркестрация
    • Тема 4: Практическое занятие по работе в проде: деплой докера в Yandex Cloud
    • Тема 1: Извлечение признаков. Fourier и Wavelet transformation, Automatic Feature generation - tsfresh
    • Тема 2: Unsupervised подходы: Кластеризация временных рядов
    • Тема 3: Unsupervised подходы: Сегментация временных рядов
    • Тема 4: Прогнозирование временных рядов
    • Тема 1: Рекомендательные системы на практике.
    • Тема 2: Проблема холодного старта. Метод поиска ближайших соседей.
    • Тема 3: SVD и ALS алгоритмы.
    • Тема 4: Практическое занятие по рекомендательным системам. Двухуровневая модель.
    • Тема 5: Обзор нейросетевых моделей
    • Тема 1: Введение в графы: основные понятия. NetworkX, Stellar
    • Тема 2: Анализ графов и интерпретация. Community Detection
    • Тема 3: Link Prediction и Node Classification
    • Тема 4: Практическое занятие: Хейтеры в Twitter
    • Тема 1: Введение в вероятностное моделирование, апостериорные оценки, сэмплирование
    • Тема 2: Markov Chain Monte-Carlo (MCMC), Metropolis–Hastings
    • Тема 3: Байесовское АB-тестирование
    • Тема 4: Generalized linear model (GLM) - байесовские регрессии, вывод апостериорных оценок коэффициентов
    • Тема 5: Практическое занятие по GLM
    • Тема 6: Практическое занятие по логит-регрессии
    • Тема 7: Байесовская сеть доверия: практическое занятие
    • Тема 1: Введение в обучение с подкреплением
    • Тема 2: Multi-armed bandits для оптимизации AB-тестирования, от теории - сразу в бой
    • Тема 3: Практическое занятие: Multi-armed bandits в ecommerce: search оптимизация
    • Тема 4: Markov Decision Process, Value function, Bellman equation
    • Тема 5: Value iteration, Policy iteration
    • Тема 6: Monte Carlo Methods
    • Тема 7: Temporal Difference (TD) и Q-learning
    • Тема 8: SARSA и Практическое занятие: финансовый кейс TD и Q-learning
    • Тема 9: Q&A
    • Тема 1: Production Code проекта на примере задачи классификации/регрессии, Virtual environments, dependency management, pypi/gemfury
    • Тема 2: Практическое занятие - Оптимизация кода, parallelization, multiprocessing, ускорение pandas, Modin для Pandas
    • Тема 3: Advanced Data Preprocessing. Categorical Encodings
    • Тема 4: Featuretools - а вы что, за меня и признаки придумывать будете?
    • Тема 5: H2O и TPOT - а вы что, за меня и модели строить будете?
    • Тема 6: Поиск нечетких дублей
    • Тема 7: Практическое занятие - Построение end-to-end пайплайнов и сериализация моделей
    • Тема 1: Выбор темы проекта
    • Тема 2: Бонус: Поиск Data Science работы
    • Тема 3: Предзащита проектных работ №1
    • Тема 4: Предзащита проектный работ №2
    • Тема 5: Защита проектных работ
    Тэги

    Преподаватели

    • Мария Тихонова

      PhD Computer Science, Senior Data Scientist

    • Игорь Стурейко

      Teamlead, главный инженер (к.ф.-м.н.)

    • Андрей Канашов

      Senior Data Scientist

    • Раиль Сулейманов

      Machine Learning Engineer

    • Александр Брут-Бруляко

      DS инженер (к.э.н.)

    • Дмитрий Гайнуллин

      Machine Learning Engineer

    • Виталий Сидоренко

      Senior Data Scientist

    • Максим Бекетов

      Аспирант

    • Алексей Кисляков

      преподаватель/ученый-исследователь (д.э.н., к.т.н.)

    • Вероника Иванова

      Data Scientist