обучение нейронных сетей
→ Работайте удаленно из любой точки мира
→ Проектируйте и обучайте ML-модели, включая нейронные сети
→ Получите доступ ко всем льготам для айтишников
→ Зарабатывайте от 180 000 ₽

Специалист по нейронным сетям

Освойте самую востребованную профессию в анализе данных
Старт:
25 января
Длительность:
24 месяца
Уровень:
с нуля
Меню

Курс по обучению нейронных сетей

Присоединитесь к новому потоку или начните учиться в удобное время
Машинное обучение (ML) заключается в создании математических алгоритмов, обучающихся решать различные задачи.
Нейросети — один из самых перспективных и продвинутых методов машинного обучения. Задачи, которые решает типичная нейросеть: классификация, предсказание и распознавание.
Обучение нейронных сетей называется глубоким обучением (DL).

Почему нейронные сети и ML — это хорошо
Обученная под конкретную задачу нейросеть может легко превзойти человека. Уже сегодня нейросети лучше людей играют в игры, которые нельзя просчитать математически (вроде го), диагностируют болезни и распознают объекты на фотографиях. Эта технология только развивается, но уже очень востребована — сфера применения машинного обучения быстро растет.

Что такое машинное обучение и нейронные сети

создать модель для автоматической постановки диагноза пациенту
оптимизировать транспортное движение
разработать систему распознавания лиц

Кто такой специалист по нейронным сетям

Это специалист, который строит, обучает и тестирует модели машинного обучения. Он находит закономерности, дает прогнозы и предлагает лучшие решения в разных сферах.

Специалист по нейронным сетям может:

Что могут делать нейронные сети

DeepMind (дочерняя компания Google) создала визуальные модели всех известных науке белков (это 200+ миллионов), включая белки, закодированные в геноме человека.

Белки — это основа нашей жизни. Несмотря на кажущуюся простоту их строения, мы до сих пор не можем в полной мере раскрыть все бесконечные функциональные возможности их структур.
Созданная в NASA нейронная сеть научилась распознавать световые узоры, указывающие на существование планеты.
Так удалось обнаружить экзопланеты Kepler-90 и Kepler-90i, которые находятся в планетной системе, похожей на нашу.
Компания VisionLabs создала платформу биометрического распознавания лиц для денежных переводов и авторизации при доступе к персональным данным. Система использует нейросети, благодаря чему для идентификации личности достаточно картинки любого качества. Платформу уже используют более 40 банков и кредитных бюро в России и странах СНГ.

Продвигать науку вперед

Искать новые космические объекты

Распознавать лица для авторизации

Сфера применения нейросетей ежегодно растёт

  • Инвестиции в искусственный интеллект за год выросли с $ 48 млрд до $ 93,5 млрд
  • По прогнозам, рынок искусственного интеллекта к 2025 году превысит 190 млрд долларов
  • Специалист по нейронным сетям нужен в любой индустрии: IT-сфера, банкинг, дизайн, наука, образование, медицина
По данным Всемирного экономического форума, работа в Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке до 2025 года

Количество вакансий в Data Science выросло на 433% за 3 года

Вакансия Data Scientist Middle
Вакансия Data Scientist в Mail.Ru
Вакансия Data Scientist
Вакансия Middle Data Scientist
Чтобы посмотреть как устроена работа в большой IT-компании
Чтобы быстрее влиться в среду
Чтобы расти в карьере и работать из любой точки мира

Новичок

Программа рассчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python, получите необходимые знания по математике, статистике и теории вероятности, освоите технологии ML и сможете применить их на практике.

Программист

Вы программируете на Python и столкнулись с задачами, в которых необходимо задействовать алгоритмы машинного и глубокого обучения. На курсе вы освоите продвинутое машинное обучение, создадите и обучите рекомендательную систему и несколько нейронных сетей.

Вам подойдет курс по созданию нейронных сетей, если вы

Аналитик

Вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените основные методы предобработки данных. Научитесь обучать модели, делать прогнозы и применять это для решения бизнес-задач.

Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет

Вы научитесь

Управлять данными в базах данных на языке SQL, а также работать с данными, представленными в специальных форматах
1
3
2
4
Проводить разведывательный анализ и проверку гипотез с помощью Python
Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
5

Уже к середине курса вы сможете

Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
Решить задачу классификации спама SMS-сообщений
Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке

Создадите вместе с сотрудником Центра карьеры продающее резюме
Наметите карьерный трек на онлайн-встрече с карьерным консультантом

Центр карьеры

1
2
Потренируетесь проходить собеседование на интервью с HR-менеджером
3
По данным Центра карьеры SkillFactory
77%

студентов получили приглашение на собеседование
81%

студентов достигли поставленной цели
Дополнительное карьерное сопровождение
Карьерные митапы
Разборы кейсов и резюме в закрытой группе
Рекомендации от карьерных консультантов, коучей, IT-рекрутеров
3 недели сопровождения на этапе выхода на рынок труда
Ревью резюме
Карьерная консультация
Тренажер собеседований
4,6
4,8
4,6
78
%
432 отзыва
298 отзывов
172 оценки
235 отзывов

Студенты рекомендуют нас

Эффективный формат онлайн-обучения

Занимайтесь в своем темпе
Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).
20% обучения — интересная и важная теория
Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.

Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.
80% обучения — практика в разных форматах
Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.
Менторы и координаторы помогут дойти до конца
Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.

Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.

Фокус на подготовке к трудоустройству
Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.

Лучших студентов рекомендуем по накопленной базе работодателей. На стажировках в компаниях-партнерах вы отработаете навыки и пообщаетесь с потенциальными работодателями.

Начните обучение нейронным сетям уже сейчас

Забронируйте курс со скидкой
разработчик систем машинного обучения на python курсы
до 24 января
скидка
40%
БАЗА
На этом этапе вы изучите основы программирования на Python, научитесь предобрабатывать и анализировать данные, а также познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста.

Программа
«Курса по нейронным сетям»

Блок 0. Введение

1 неделя
Вы сможете сформулировать для себя реальные цели обучения, узнаете, в чем ценность Data Science для бизнеса, познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста и разберетесь, как строится разработка любого DS-проекта.
  • INTRO-1. Как учиться эффективно — онбординг в обучение
  • INTRO-2. Обзор профессии. Типы задач в Data Science. Этапы и подходы к разработке Data Science проекта

Проектирование разработки

5 недель
Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции.
  • PYTHON-1. Основы Python
  • PYTHON-2. Погружение в типы данных
  • PYTHON-3. Условные операторы
  • PYTHON-4. Циклы
  • PYTHON-5. Функции и функциональное программирование
  • PYTHON-6. Практика
  • PYTHON-7. Гид по стилю в среде Python (бонусный)

Работа с данными

8 недель
На этом этапе вы овладеете базовыми навыками работы с данными: научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные так, чтобы они были пригодны для анализа. Кстати, об анализе: вы будете анализировать данные с помощью популярных библиотек Matplotlib, Seaborn, Plotly.
  • PYTHON-8. Инструменты Data Science
  • PYTHON-9. Библиотека NumPy
  • PYTHON-10. Введение в Pandas
  • PYTHON-11. Базовые приемы работы с данными в Pandas
  • PYTHON-12. Продвинутые приемы работы с данными в Pandas
  • PYTHON-13. Очистка данных
  • PYTHON-14. Визуализация данных
  • PYTHON-15. Принципы объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python и отладка кода (дополнительный модуль)
  • Проект 1. Аналитика датасета по закрытым вопросам

Подгрузка данных

6 недель
Вы сможете выгружать данные из разных форматов и источников. А поможет вам в этом SQL — язык структурированных запросов. Вы научитесь использовать агрегатные функции, соединения таблиц и сложные объединения.
  • PYTHON-16. Как выгружать данные из файлов разных форматов
  • PYTHON-17. Получение данных из веб-источников и API
  • SQL-0. Привет, SQL!
  • SQL-1. Основы SQL
  • SQL-2. Агрегатные функции
  • SQL-3. Соединение таблиц
  • SQL-4. Сложные объединения
  • Проект 2. Подгрузка новых данных. Уточнение анализа

Статистический анализ данных

7 недель
Разведывательный анализ данных (EDA) — вот что окажется в центре вашего внимания. Вы познакомитесь со всеми этапами такого анализа и научитесь проводить его с помощью библиотек Statsmodels, Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib, SciPy, Pandas. Кроме того, вам удастся поработать на Kaggle — популярном сервисе по участию в соревнованиях.
  • EDA-1. Введение в разведывательный анализ данных. Алгоритмы и методы EDA
  • EDA-2. Математическая статистика в контексте EDA. Типы признаков
  • EDA-3. Проектирование признаков (Feature Engineering)
  • EDA-4. Статистический анализ данных на Python
  • EDA-5. Статистический анализ данных на Python. Часть 2
  • EDA-6. Проектирование экспериментов
  • EDA-7. Kaggle-площадка
  • Проект 2

Введение в машинное обучение

9 недель
Вы познакомитесь с ML-библиотеками для моделирования зависимостей в данных. Вы сможете обучить основные виды ML-моделей, провести валидацию, интерпретировать результаты работы и выбрать важные признаки (feature importance).
  • ML-1. Теория машинного обучения
  • ML-2. Обучение с учителем: регрессия
  • ML-3. Обучение с учителем: классификация
  • ML-4. Обучение без учителя: кластеризация и техники понижения размерности
  • ML-5. Валидация данных и оценка модели
  • ML-6. Отбор и селекция признаков
  • ML-7. Оптимизация гиперпараметров модели
  • ML-8. ML Cookbook
  • Проект 3. Задача классификации
ОСНОВНОЙ БЛОК
Линейная алгебра, математический анализ, дискретная математика — звучит страшно, но не пугайтесь: разберем все эти предметы и научим с ними работать! На втором этапе вы погрузитесь в математику и основы машинного обучения, узнаете больше о профессиях Data Science, а также благодаря профориентации выберете трек обучения второго года.

Математика и машинное обучение. Часть 1

6 недель
Вы сможете решать практические задачи с помощью ручного счета и Python (векторные и матричные вычисления, работа с множествами, исследование функций с помощью дифференциального анализа).
  • MATH&ML-1. Линейная алгебра в контексте линейных методов. Часть 1
  • MATH&ML-2. Линейная алгебра в контексте линейных методов. Часть 2
  • MATH&ML-3. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 1
  • MATH&ML-4. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 2
  • MATH&ML-5. Математический анализ в контексте задачи оптимизации. Часть 3
  • Проект 4. Задача регрессии

Математика и машинное обучение. Часть 2

6 недель
Вы познакомитесь с основными понятиями теории вероятности и математической статистики, алгоритмами кластеризации, а также научитесь оценивать качество произведенной кластеризации и представлять результаты в графическом виде.
  • MATH&ML-6. Теория вероятностей в контексте наивного байесовского классификатора
  • MATH&ML-7. Алгоритмы на основе деревьев решений
  • MATH&ML-8. Бустинг и стекинг
  • MATH&ML-9. Кластеризация и техники понижения размерности. Часть 1
  • MATH&ML-10. Кластеризация и техники понижения размерности. Часть 2
  • Проект 5. Ансамблевые методы

ML в бизнесе

8 недель
Вы научитесь использовать ML-библиотеки для решения задачи временных рядов и рекомендательных систем. Вы сможете обучить ML-модель и провести ее валидацию, а также создать работающий прототип и запустить модель в веб-интерфейсе. А еще получите навыки A/B-тестирования, чтобы можно было оценить модель.
  • MATH&ML-11. Временные ряды. Часть 1
  • MATH&ML-12. Временные ряды. Часть 2
  • MATH&ML-13. Рекомендательные системы. Часть 1
  • MATH&ML-14. Рекомендательные системы. Часть 2
  • PROD-1. Подготовка модели к Production
  • PROD-2. Прототип Streamlight+Heroku
  • PROD-3. Бизнес-понимание. Кейс
  • Проект 6. Тема на выбор: временные ряды или рекомендательные системы
УРОВЕНЬ PRO
На третьем этапе вас ждет полная прокачка в Machine Learning. Вы познакомитесь с одним из методов машинного обучения — глубоким обучением (DL), а также вас ждет полноценный блок выбранной специализации: вы сможете освоить навыки машинного обучения (ML).
При выборе CV или ML вы сможете пройти курс по NLP без менторской поддержки бесплатно

Трек ML

29 недель
На ML-треке вы научитесь решать углубленные задачи машинного обучения, овладеете компетенциями дата-инженера, отточите навык работы с библиотеками Python. Также вы научитесь создавать MVP (минимально жизнеспособную версию продукта), узнаете все тонкости вывода ML-модели в продакшн и узнаете, как работают ML-инженеры в реальной жизни.
  • Введение в Deep Learning
  • Основы Data Engineering
  • Дополнительные главы Python и ML
  • Экономическая оценка эффектов и разработка MVP
  • ML в Production
  • Углубленное изучение ML-разработки и выпускной проект по выбранной теме
При покупке курса вы можете получить специализацию по NLP без менторской поддержки бесплатно.

Deep Learning и нейронные сети

БОНУС
Где применяются нейросети? Как обучить нейронную сеть? Что такое Deep Learning? Ответы на эти вопросы вы узнаете в бонусном разделе DL.

Введение в Data Engineering

БОНУС
Вы узнаете, в чем различие ролей дата-сайентиста и дата-инженера, какими инструментами пользуется последний в своей работе, какие задачи ежедневно решает. Слова «снежинка», «звезда» и «озеро» обретут новые значения :)
Не важно, сколько вам лет и какой у вас опыт. Вы справитесь.

Просто следуйте программе обучения.
Санкт-Петербург
Екатерина Тарасевич
Всем привет, меня зовут Екатерина. Мне 29 лет. И я живу в городе Санкт-Петербурге.
30 лет, Москва
Татьяна Мирко
Набережные Челны
Аркадий Хазанов
27 лет, Москва
Александра Быстрова
Сергей Димов
34 года, Абакан
Артем Белоконский
Киев
Каменск-Уральский
Долговская Виктория
Москва
Валентин Ветюков
Калининград
Антон Пальшин
Москва
Николай Шумаков
Челябинск
Валентин Шунайлов
53 года, Москва
Москва
Ника Гвенетадзе
Харьков
Ольга Шутылева
Минск
Александр Журавлев
Москва
Марина Чигарева
Саратов
Дмитрий Анпилогов
34 года, Рига
Андрей Шевченко
Всех приветствую. Меня зовут Александр. Я живу в городе Минске. Больше 20 лет я работаю врачом.
Здравствуйте. Я Марина. Живу в Москве. Работаю главным бухгалтером.
Всем привет. Я Дмитрий из города Саратова. Уже 25 лет директор турагентства.
Добрый день. Меня зовут Валентин. Я из города Челябинска.
Добрый день, меня зовут Виктория. В настоящий момент я проживаю в городе Каменск-Уральский.
Всем привет. Меня зовут Валентин. Живу и работаю в Москве.
Всем привет. Меня зовут Антон. Живу в Калининграде. Работаю комплектовщиком.
Привет. Меня зовут Николай, и я являюсь студентом Skillfactory по программе фронтенд-разработчик.
Привет. Меня зовут Алексей Журавлев. Я генеральный директор агентства Универсальный менеджмент.
Добрый день. Я маркетолог. Учусь в Skillfactory по специальности фронтенд-разработчик.
Привет, меня зовут Ника. Живу я в Москве, а работаю руководителем производства.
Всем привет. Меня зовут Андрей. Живу в Риге. Работаю специалистом по кибербезопасности.
Привет. Меня зовут Ольга. Живу в Харькове. Работаю на госслужбе.
Привет. Меня зовут Аркадий. Я бариста.
Привет. До начала обучения в Skillfactory я работала в сфере коммуникаций и клиентского сервиса.
Привет. Меня зовут Сергей. Я учусь в Skillfactory на курсе full-stack разработчик на JavaScript вот уже 2 месяца.
Добрый день. Меня зовут Артем Белоконский. Я из Украины, из Киева.

Преподаватели и авторы курса

Ведущий автор курса по обучению нейронных сетей
Ведущий автор программы
Senior ML Engineer в МТС

Алек Леков

Компетенции: временные ряды, Deep Learning, нейронные сети
Занимается консалтингом в сфере AI (искусственного интеллекта)
автор курса по обучению нейронных сетей

Эмиль Магеррамов

Руководитель группы вычислительной химии в BIOCAD.
Создает сервисы и модели машинного обучения, которые помогают химикам быстрее выпускать лекарства
Ведущий автор разделов ML и DS
эксперт курса по обучению нейронных сетей

Маргарита Бурова

Эксперт по Data Science
Компетенции: Python, машинное обучение, cтатистика, анализ данных
Ведущий автор раздела MATH&ML
ментор курса по обучению нейронных сетей

Юлия Мочалова

Эксперт по Data Science
Компетенции: DS(ML), DE, Big Data
Автор раздела курса
Преподаватели и авторы
автор курса по обучению нейронных сетей с нуля
Автор раздела курса

Михаил Баранов

Эксперт по Data Science.
Компетенции: машинное обучение, большие данные, Python
автор курса по обучению нейронных сетей для начинающих

Александр Рыжков

Руководитель команды LightAutoML
Kaggle Grandmaster.
Компетенции: ML/DS, Python, математика, статистика, Kaggle
Автор раздела про KAGGLE
автор курса по обучению нейронных сетей Skillfactory

Екатерина Трофимова

Исследователь лаборатории методов анализа больших данных, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Компетенции: Python, PyTorch, CV, GNN
Автор модулей по EDA
автор курса по обучению нейронных сетей и дата сайентист

Антон Киселев

Head of Marketing Analytics, Playrix.
Эксперт по данным с опытом 15+ лет.
Компетенции: Data Science
ведущий автор раздела «Введение в DS»
автор курса по обучению нейронных сетей с нуля и программист на Питон

Андрей Рысистов

Эксперт DS, преподаватель Skillfactory, автор курсов, автор и соавтор нескольких научных исследований и работ.
Сфера интересов — искусственный интеллект в авиационных технических системах
Автор модулей по Python и ML
автор курса по обучению нейронных сетей на python с нуля
Стажер в команде ML Циан + ментор SF
Мария Жарова
ментор курса по обучению нейронных сетей на python с нуля
Владимир Горюнов
Ментор Skillfactory на курсах Data Science, Data Engineering и Fullstack-разработчик на Python
ментор курса по обучению нейронных сетей на python с нуля от Skillfactory
Елена Мартынова
Компетенции: BI, SQL, Python, аналитика
Ментор Skillfactory
ментор курса по обучению нейронных сетей на python с нуля и NLP
Леонид Саночкин
Научный сотрудник AIRI.
10+ лет занимается исследованиями в области NLP
Ментор по NLP
Менторы

Ваше резюме после курса

Иван Петров
Специалист по нейронным сетям
170 000 ₽
Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов

Умею получать данные из веб-источников или по API

Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib

Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science

Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи

Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных

Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов

Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)

Специализируюсь на ML/CV/NLP-инженерии (в зависимости от выбранной специализации), применяю современные продвинутые модели для решения отдельных задач

Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот

Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации

Обладаю дополнительными компетенциями в зависимости от выбранного майнора (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering)
7 000+
человек уже прошли обучение у нас
Присоединяйтесь!
образовательная лицензия Skillfactory
сертификат курса по обучению нейронных сетей на python с нуля
Сертификат об успешном окончании курса «Профессия: Data Scientist». Текст сертификата может быть переведен на английский язык (по желанию)
Школа Skillfactory ведет образовательную деятельность на основании государственной лицензии № 041164

Сертификат

Базовый

Оптимальный

VIP

5490 ₽ /мес.
Самый популярный
8290 ₽ /мес.
17 990 ₽ /мес.
При рассрочке на 36 мес.
При рассрочке на 36 мес.
При рассрочке на 36 мес.
9150 ₽ /мес.
13 817 ₽ /мес.
29 983 ₽ /мес.
Менторы отвечают на вопросы по темам курса в мессенджере
Координаторы помогают в обучении, решают организационные проблемы
Интерактивные вебинары
Доступ к материалам курса навсегда
Программа трудоустройства
Карьерный курс
Telegram-канал Центра карьеры
Программа подготовки к выходу на IT-рынок (4 недели) включает все нужные инструменты для поиска работы, которые можно применять в будущем.
12 часов индивидуальных консультаций с ментором
Дополнительная карьерная консультация
Тестовое техническое собеседование с экспертом
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
•‎
Все опции базового и оптимального тарифа
Индивидуальные консультации с ментором каждую неделю, ответы на любые вопросы по теории и практике
Совместный проект с ментором по вашему выбору
•‎
•‎
•‎
•‎
Все опции базового тарифа
Наш менеджер свяжется с вами и проконсультирует по наиболее подходящим условиям

Выберите тариф
и запишитесь на курс

12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка
дней
часов
минут
секунд
Бонусный мини-курс Data Engineer
Ревью резюме
•‎
•‎
Бонусный мини-курс SQL-pro
Бонусный курс «Английский для IT»
•‎
•‎
•‎
Бонусный мини-курс Data Engineer
•‎
Информационный курс, который поможет:
  • определиться с карьерной стратегией
  • построить дорожную карту развития
  • составить резюме и сопроводительное письмо
  • подготовиться к интервью и успешно его пройти
  • стажировки и вакансии от партнеров
  • стажировки, хакатоны, IT-песочница и другие проекты Skillfactory и Contented
  • анонсы дней открытых дверей, конференций, вебинаров
  • набор на программу трудоустройства
Наставничество ментора поможет вырасти быстрее
  • разбор вопросов по материалу курса
  • обсуждение кейсов из индустрии
Бонусный мини-курс SQL-pro
Проходите собеседования уверенно
  • тренировка реального технического интервью
  • проверка навыков разработки
  • и решения задач в режиме онлайн
Пройдите все этапы найма в международную компанию
  • курс подходит для уровня А2
  • 15 уроков по 60 мин.
  • отдельный модуль по трудоустройству за рубежом
Эксперты Центра карьеры помогут вам создать продающее резюме и выделиться на фоне других кандидатов.

Часто задаваемые вопросы

С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:

1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса. Этому вы научитесь в модулях по рекомендательным системам.

2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем для примера страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развития болезни. Прогнозирование вы изучите в блоке «Введение в машинное обучение».

3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара. Построению таких моделей посвящены разделы курса по анализу временных рядов.

4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем для примера банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. Решать такие задачи вы научитесь в блоке «Математика и углубленное машинное обучение».

5. Области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере. Проекты нашей учебной программы не ограничены какой-то определенной индустрией — вы сможете понять весь спектр применения анализа данных.

По версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий США.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130 000 ₽ — 300 000 ₽. Причина в том, что на рынке мало специалистов в области Data Science. Квалификация в этой области поможет вам совершить рывок в текущей работе или запуске собственного проекта.
Ноутбук с установленным Python (мы дадим инструкцию и поможем с установкой). Около 810 часов в неделю и желание получить новые знания.
Нет, вам не понадобятся знания, выходящие за рамки школьной программы. Мы будем учить той математике, которая пригодится.

Если вы когда-то были знакомы с высшей математикой и статистикой, то вы сможете быстрее вспомнить материал.

Нет, не нужно. Мы научим вас программировать.
Не обязательно. Знание языка — это, конечно, плюс, но выйти на хороший уровень по Data Science (уровня middle) и стать успешным специалистом можно и без него. Все наши учебные материалы на русском языке. Если вы можете читать на английском, это будет плюсом, но не является обязательным навыком.
Сможете, конечно! Для занятий не нужен мощный домашний компьютер или дорогая видеокарта. Достаточно компьютера с выходом в интернет. Мы научим вас использовать облачные технологии для вычислений.
От 8 часов в неделю. Если уже есть опыт в этой сфере, то занятия и выполнение заданий займут меньше времени. Можно заниматься в удобном для вас графике.
Можно учиться самостоятельно, просматривая бесплатные материалы в интернете. Но обычно это занимает много времени. Есть риск начать изучать что-то раньше, чем нужно, и это окажется слишком сложным. Без опытного наставника могут остаться пробелы в знаниях, что скажется на дальнейшей работе.

Лучше получить образование в вузе или на специальных курсах — например, «Специалист по нейронным сетям» от Skillfactory. Здесь вы научитесь обучать и тестировать ML-модели, находить закономерности, делать прогнозы и предлагать лучшие решения в разных сферах.
Инженер по машинному обучению, ML-инженер, специалист по нейросетям.
По данным hh.ru, средняя зарплата программиста нейронных сетей с опытом 1–3 года — 200 000 ₽.
Во-первых, потому что Python — легкий и динамичный язык. Во-вторых, библиотеки машинного обучения дополняют базовые функции Python и позволяют создавать и обучать нейронные сети с минимальными усилиями.
  • Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов;
  • Получать данные из веб-источников или по API;
  • Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib;
  • Создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science;
  • Оценивать качество модели вне зависимости от задачи;
  • Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных;
  • Строить математические и ML-модели с использованием временных рядов;
  • Использовать алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов);
  • Знать ML/CV/NLP-инженерию (в зависимости от выбранной специализации), применять современные продвинутые модели для решения отдельных задач;
  • Конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот;
  • Выводить и поддерживать модели в продакшен с учетом специфики выбранной специализации;
  • Обладать дополнительными компетенциями в зависимости от выбранной дисциплины (продвинутый SQL, продвинутый Python, Reinforcement Learning или Data Engineering).
Обучение включает несколько этапов:

Предоставление информации
Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы — это обучающая выборка. Информации должно быть много — считается, что минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети. Все данные представляются не словами, а с помощью формул и числовых коэффициентов.

Преобразования
Входные нейроны получают информацию, преобразуют ее и передают дальше.

Обработка и выводы
У каждого нейрона есть вес — число внутри него, рассчитанное по особым алгоритмам. Он показывает, насколько показания нейрона значимы для всей сети. Соответственно, во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются. В результате они реагируют на разные запросы.

Результат
Вывод нейронной сети — это набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ. Например, если изображение мужчины — 0, а женщины — 1, то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». Нейросеть из-за структуры не может дать абсолютно точный ответ — только вероятность.
Инженер по машинному обучению (ML-инженер).
Предоставление информации
Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы — это обучающая выборка. Информации должно быть много — считается, что минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети. Все данные представляются не словами, а с помощью формул и числовых коэффициентов.

Преобразования
Входные нейроны получают информацию, преобразуют ее и передают дальше.

Обработка и выводы
У каждого нейрона есть вес — число внутри него, рассчитанное по особым алгоритмам. Он показывает, насколько показания нейрона значимы для всей сети. Соответственно, во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются. В результате они реагируют на разные запросы.

Результат
Вывод нейронной сети — это набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ. Например, если изображение мужчины — 0, а женщины — 1, то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». Нейросеть из-за структуры не может дать абсолютно точный ответ — только вероятность. 
Если вы хотите быстрее освоить Data Science с нуля и найти работу по новой профессии, то вам подойдет онлайн-буткемп «‎Data Scientist с нуля за 5 месяцев». Но если вы не готовы учиться в интенсивном формате буткемпа, вам подойдет курс «Data Science», где нужно уделять занятиям всего 8–10 часов в неделю.

А если вы хотите освоить Data Science с нуля до уровня ПРО с изучением продвинутой математики с самых азов, для вас — углубленный курс науки о данных «Data Scientist с нуля до PRO», разработанный совместно с академиком РАН из МГУ им. М.В. Ломоносова.
Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.
Учитесь из любой точки в удобное время
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате
Москва
Ереван
Алматы
Минск
Киев
Ташкент
Баку
Казань
Санкт-Петербург
Новосибирск
Одесса
Нижний Новгород
Харьков
Воронеж
Ростов-на-Дону
Екатеринбург
Уфа
Самара
Красноярск
Омск
Челябинск
Калининград
Пермь
Волгоград
Днепропетровск
Ставрополь
Краснодар
Ижевск
Саратов
Иркутск
Тюмень
Астрахань
Тольятти
Хабаровск
Взаимодействие с участниками разных направлений, которое способствует развитию soft skills.
• Включаем в курсы задачи и вопросы из реальных собеседований
• Проводим онлайн-тренировки технических собеседований
• Помогаем составить резюме
Во время обучения студенты решают настоящие практические задачи и тренируются на настоящих кейсах.
Определенные направления подготовки дают возможность получить реальный стаж и опыт
Студенты отрабатывают навыки на практике и могут пообщаться с потенциальными работодателями.