Курс "Машинное обучение на Python"

Код: PYML
Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных

Продолжительность - 3 дня

Расписание:
24 февраля 2025 года (Москва)
26 мая 2025 года (Москва)
11 августа 2025 года (Москва)

6-дневный практический курс по основам машинного обучения для специалистов по аналитике данных, разработчиков и руководителей, которые хотят освоить базовые понятия Machine Lerning.

Машинное обучение (Machine Learning) — это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного набора признаков и их значений.

На практике машинное обучение широко применяется в широком спектре исследовательских и прикладных задач:

• прогнозирование событий и ситуационный анализ, например, отток клиентов в ритейле или заблаговременное предсказание поломок промышленного оборудования;
• распознавание образов (изображений, лиц, голоса и т.д.);
• классификация образцов, в частности, рентгеновских снимков для постановки диагноза;
• выявление мошеннических операций (антифрод-системы в банках и cybersecurity).

Как именно Machine Learning можно использовать для конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете в рамках нашего образовательного курса «Введение в машинное обучение».

Практический курс "Машинное обучение на Python" по основам Machine Learning предназначены для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов, которые хотят получить следующие знания и навыки:

• понять, что такое машинное обучение и искусственный интеллект;
• знать, как эффективно использовать инструменты Data Science в бизнесе;
• разобраться с математическими основами Machine Learning;
• освоить базовые методы машинного обучения;
• обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
• строить собственные модели Machine Learning;
• интерпретировать результаты моделирования.

Предварительный уровень подготовки:

• Опыт программирования
• Прохождение онлайн-курса FUNP "Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения"

Продолжительность: 6 дней, 24 академических часа.

Соотношение теории к практике 50/50

Курс «Машинное обучение на Python» является введением в тематику машинного обучения. В курсе будет рассказано о месте машинного обучения в области искусственного интеллекта, изложены математические основы методов машинного обучения, сформулированы базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов машинного обучения. Большое внимание в курсе уделено практическому решению задач с использованием методов машинного обучения на языке Python. По окончанию курса вы овладеете основными навыками, необходимыми для решения базовых задач в области искусственного интеллекта.

Аудитория: Специалисты по работе с большими данными, разработчики, руководители желающие понять принципы функционирования методов машинного обучения и получить практический навык построения базовых моделей.

Программа курса «Машинное обучение на Python»

1. Место машинного обучения в области искусственного интеллекта
   Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; виды данных, понятие датасета (2 часа).
   Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных (2 часа).
2. Классификация, деревья, случайный лес
   Теоретическая часть: определение и примеры задач классификации. Математическое описание модели решающего дерева в задачи бинарной классификации. Метрики бинарной классификации (2 часа) .
   Практическая часть: решение задач бинарной и множественной классификаций (2 часа) .
3. Линейные модели для классификации и регрессии
   Теоретическая часть: определение и примеры задач регрессии. Математическое описание модели линейной регрессии. Метрики задач регрессии. Способы регуляризации (2 часа) .
   Практическая часть: решение задачи регрессии (2 часа) .
4. Кластеризация и снижение размерности
   Теоретическая часть: определение и примеры задач кластеризации. Математическое описание модели kNN. Связь кластеризации с понижением размерности пространства объектов датасета (2 часа) .
   Практическая часть: решение задачи кластеризации и понижения размерности данных (2 часа) .
5. Решение ml-задачи на текстовых данных
   Теоретическая часть: введение в NLP, обработка текстовых данных, векторные представления текста (2 часа).
   Практическая часть: решение задачи классификации на текстовом корпусе (2 часа) .
6. Использование моделей машинного обучения в production
   Теоретическая часть: сериализация/десериализация объектов в Python, фреймворк Flask (2 часа) .
   Практическая часть: создание веб-сервиса на фреймворке Flask (2 часа).

Программа читается совместно с Школа Больших Данных.

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения

В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.

Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.

В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.

Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!

В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.

Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.

• Нужна помощь в поиске курса?
  Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
• Поговорите со своим личным тренинг-менеджером!
  Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru