Курс
"ML инженер"
"ML инженер"
- Изучите основы языка Python
- Создадите проект для портфолио
- Узнаете про заработок на фрилансе
За 4 месяца изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и научитесь строить продвинутые ML-модели
Больше 1000 учеников
прошли обучение
прошли обучение
'BIG
data'
data'
Доход во время обучения
Преподаватели
действующие программисты
действующие программисты
Будете обучать продвинутые модели и создавать микросервисы в облачной среде
Освоите Docker, FastAPI, AirFlow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты
Выполните 6 проектов и разработаете 3 сервиса для портфолио
Что делает инженер машинного обучения
Работает с данными и создаёт на их основе алгоритмы машинного обучения, которые помогают решать прикладные задачи
Инженерная составляющая подразумевает подготовку и вывод модели в работу, поддержка её качества, улучшение эффективности. ML-Engineer часто работает в паре со специалистами по Data Science, аналитиками данных и дата-инженерами
Кому подойдёт обучение
Разработчикам и инженерам данных
Поработаете с моделями машинного обучения, улучшите навыки и поймёте, интересна ли Вам эта сфера
Специалистам в аналитике и Data Science
Пройдёте через полный цикл создания ML моделей, сможете быстрее справляться с задачами и выйти на новую карьерную ступень
Начинающим ML инженерам
Сможете структурировать знания,попрактиковаться, получить обратную связь от опытных наставников и повысить свою квалификацию
Данный курс для учеников с опытом
Получилось у них, получится и у тебя
Что желательно знать до начала учёбы
Python: базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотеки Pandas и другие
Работа с данными: подготовка, чистка, описательная статистика
SQL: базовые запросы и предобработка данных внутри запроса
Принципы классического машинного обучения: выбор алгоритма для модели и её обучение
Как проходит обучение
1
Онлайн - уроки
Конференции в гугл мит, на которых преподаватель рассказывает теорию и практику, Вы вместе решаете задачи
2
Задачи на платформе
Для ещё большего усвоения материала на дом задаётся дз, за выполнение которого начисляются баллы
3
Разработка проектов
Во время обучения студенты делают учебные проекты
4
Выпускной проект
Подтверждаете свою квалификацию и получаете диплом
о переподготовке
о переподготовке
На всех этапах обучения вас поддержат
опытные разработчики и специалисты Luxkod
опытные разработчики и специалисты Luxkod
Преподаватели помогут разобраться в теории и практике, помогут с проектами
Все они — практикующие специалисты. Сможете задавать им любые вопросы на уроке и после него. Ответ поступит быстро и по существу
Кураторы сделают обучение комфортным
Решат любой организационный вопрос, напомнят о сроках, пришлют записи уроков, выслушают и поддержат
Специалисты техподдержки помогут Вам в кратчайшие сроки
С подключением на платформу, доступом в личный кабинет, подключением на занятие. Им можно писать из любого часового пояса
Бесплатный урок с действующим практиком
Чтобы попробовать данное направление
и определиться с выбором
и определиться с выбором
Полная программа курса
Научитесь подготавливать и трансформировать данные. Сможете находить и устранять ошибки в данных. Создадите модель и настроите DVC-пайплайн её обучения.
Добавите новые признаки в данные. Будете версионировать запуски и считать метрики. Подберёте параметры модели, используя современные инструменты.
Поймёте, как устроен процесс релиза модели в продакшен. Создадите микросервис с помощью FAST API для релиза модели в продакшен. Научитесь контейнеризировать микросервис с моделью с помощью Docker.
Узнаете принципы коллаборативной фильтрации и контентных рекомендаций. Научитесь применять базовые модели для получения рекомендаций и проведёте валидацию и оценку их качеств. Будете использовать бустинг для улучшения рекомендаций и разберётесь в типовой архитектуре рекомендательной системы.
Сможете объяснить принципы работы модели и самостоятельно построить модель uplift-моделирования. Научитесь улучшать перформанс модели через эксперименты. Подготовите модель uplift-моделирования к релизу.
В итоговом проекте вы подтвердите, что освоили новые навыки, и пройдёте полный цикл работы с моделью: от формирования задачи и сбора данных до разработки модели и выкатки её в продакшен. Теперь без уроков и домашних заданий — всё как в реальной работе.
Остались вопросы - готовы помочь
Оставьте заявку, и наш менеджер свяжется с Вами в ближайшее время, чтобы ответить на все вопросы