Machine Learning. Advanced

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 Data Scientist's и ML инженеров:  усовершенствуйте навыки и продвигайтесь по карьерной лестнице 

Необходимые знания

• Python (pandas, sklearn, numpy)
• Понимание базовых принципов и алгоритмов ML
• Математический анализ (вычисление производных сложных функций)
• Линейная алгебра (матричные операции и собственные вектора)
• Теория вероятностей и мат. статистики (понимание дисперсии, мат. ожидания, законы распределений).

Что даст вам этот курс?

Вы изучите продвинутые методы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle+ / Senior позициях и справляться с нестандартными задачами.

После вебинара вы получаете Jupyter Notebook с разбором практического кейса с занятия. По итогу курса у вас будет обширная база знаний по каждому модулю. 

Что вы сможете после обучения:

• Настраивать окружение и писать production код, готовый к внедрению
• Работать с AutoML подходами и понимать ограничения в их применении
• Понимать и уметь применять Байесовские методы и обучение с подкреплением для соответствующих задач
• Решать сложные задачи, связанные с рекомендательными системами, временными рядами и RL, например: ранжирование, поиск одинаковых товаров, классификация изображений, динамическое ценообразования, оптимизация логистики, прогнозирование торговли и многие другие. 

Примеры тем итоговых проектов выпускников курса за 2023:

• Применение обучения с подкреплением на основе алгоритма DQN в торговле фьючерсными контрактами
• Зависимость курса российского рубля (RUR) к доллару США (USD) от стоимости нефти, никеля, алюминия, золота, пшеницы   
• Предсказания оптических свойств молекул по их структуре: поиск новых флуорофоров в теле человека