ml engineering:
старт потока
18 сентября
18 сентября
|
длительность
9 МЕСЯЦЕВ
9 МЕСЯЦЕВ
2 проекта
в портфолио
в портфолио
диплом
итмо
итмо
О курсе karpov.courses x AI Talent Hub >>
Разработка в ML претерпевает серьезные изменения. Одной из ключевых составляющих успеха стал продуктовый подход — обучение через практику на реальных данных.
AI TALENT HUB — крупнейшая магистратура по ИИ от ИТМО х Napoleon IT, которая задает тренд на обучение через практику на реальных задачах бизнеса, развитие продуктового мышления и включение студентов в ML-комьюнити — сообщество практиков, менторов, единомышленников.
KARPOV.COURSES — это школа Data Science для любого уровня подготовки.
Наша команда создаёт онлайн-курсы по аналитике данных и машинному обучению, которые помогут вам начать карьеру в IT или углубить уже имеющиеся знания. Наши преподаватели — опытные специалисты из ведущих российских компаний.
KARPOV.COURSES
на этом курсе вы //
Освоите не только техническую базу
1/
2/
3/
4/
Поймёте, как создавать востребованные решения
Научитесь глубже понимать потребности рынка
Добавите 2 реальных MVP в портфолио
ВЫПУСКНИКИ КУРСА ПОЛУЧАТ ВОЗМОЖНОСТЬ ПОСТУПИТЬ НА БЮДЖЕТНОЕ ОТДЕЛЕНИЕ МАГИСТРАТУРЫ ИТМО AI TALENT HUB, а также перезачесть пройденные на курсе дисциплины и снизить нагрузку
в процессе обучения
в процессе обучения
Сертификат и диплом после курса:
ПОЛУЧИТЕ НЕОБХОДИМУЮ
БАЗУ ДЛЯ РАБОТЫ В СФЕРЕ ML >>
ML-инженер — это специалист, который находится на стыке анализа данных и разработки. Он должен уметь писать код, строить математические модели и понимать потребности бизнеса.
Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
Нерсес Багиян
Одним словом, перед вами — исчерпывающий starter pack для начала карьеры в ML и Data Science.
Мы составили программу курса таким образом, чтобы любой желающий без сильной математической подготовки смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов.
Искать работу в новой профессии непросто, поэтому мы решили поделиться своим опытом и уделили отдельное внимание подготовке к собеседованиям и разбору популярных задач.
Чем занимаются ML-Инженеры:
Анализируют
ОЦЕНИВАЮТ
влияние новых алгоритмов на продукт и проводят эксперименты.
///
большие объёмы данных и ищут в них закономерности.
///
создают
модели машинного обучения и нейронные сети, которые помогают бизнесу принимать решения.
///
Разрабатывают
приложения и инфраструктуру для автоматизации работы ML-решений.
///
Кому подойдёт курс по ИИ от иТМО
и karpov.courses?
Хотите освоить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс даст все необходимые знания для старта карьеры в ML.
НОВИЧКАМ
Увлекаетесь математикой и точными науками, но хотите перейти от теории к практике и научиться решать реальные бизнес-задачи.
МАТЕМАТИКАМ
Имеете опыт в программировании и разработке приложений, но хотите применить свои знания в новой области и научиться выявлять потребности бизнеса.
РАЗРАБОТЧИКАМ
Уже работаете с данными, но хотите освоить продвинутые методы и инструменты, чтобы выйти на качественно новый уровень в аналитике.
АНАЛИТИКАМ
как проходит обучение>
// УЗНАВАЙТЕ ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ
Анатолий Карпов расскажет подробнее о совместном курсе karpov.courses и ИТМО AI talent Hub, о его ценности и особенности использования полученных знаний в дальнейшей работе.
ИТМО
KARPOV.COURSES
AI Talent Hub
// ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
— На учёбу наши студенты тратят в среднем 20 часов в неделю
— Обучение проходит в интенсивном формате по 3 занятия в неделю
— Домашние задания выполняются на настоящей инфраструктуре
— Все лекции и дополнительные материалы доступны на образовательной платформе и остаются у вас после окончания курса
// ФОКУСИРУЙТЕСЬ НА ПРАКТИКЕ
Мы включили в программу теорию по математике в необходимом для практики объеме. Помимо отдельного блока по статистике, математика встречается в уроках по машинному обучению — там, где она пригождается ML-специалисту. Ничего учить отдельно не придется, мы уже подобрали лучшие материалы и задания за вас.
Мы добавили как можно больше приближенных к реальности заданий, чтобы задачи на работе не оказались для вас сюрпризом.
// РАБОТАЙТЕ НАД РЕАЛЬНЫМ ПРОЕКТОМ
Вы построите систему ранжирования постов в социальной сети. Над проектом вы будете работать на протяжении всего курса, выполняя задания по мере изучения необходимой теории. Вы освоите важнейшие области машинного обучения (от табличных данных до картинок) и познакомитесь с промышленной разработкой. В итоге вы создадите API, которое выбирает самые релевантные посты для каждого клиента.
// ИСПОЛЬЗУЙТЕ НАШУ ИНФРАСТРУКТУРУ
— Работайте во всех необходимых инструментах на нашей инфраструктуре. Вам не придется устанавливать ПО на свой компьютер, мы предоставляем доступ ко всем технологиям
— Изучайте решения преподавателей и других студентов
— Практикуйтесь на данных из реальных задач
// ЗАДАВАЙТЕ ЛЮБЫЕ ВОПРОСЫ В ПОДДЕРЖКУ
— Обсуждайте задачи и проекты с экспертами рынка
— Вашими менторами будут ML-инженеры из ведущих российских компаний
По окончании курса мы оказываем карьерную помощь -- благодаря ей работу находят 74,5% наших выпускников*. Карьерный центр разработал Карьерный курс и делится со студентами актуальной базой знаний про рынок труда и построение карьеры в Data Science. В Карьерном курсе вы с помощью рекомендаций ревьюеров (HR специалистов) составите резюме, сопроводительное письмо и портфолио на GitHub, а также научитесь правильно презентовать свой опыт.
* данные на конец июня 2024 года
* данные на конец июня 2024 года
// УСТРАИВАЙТЕСЬ НА РАБОТУ ПОСЛЕ КУРСА
какие инструменты вы освоите:
ПРОГРАММА КУРСА //
Начнём с основ программирования, научимся писать код на Python и освоим библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Научимся работать с базами данных и разберёмся, как с помощью SQL-запросов получать данные для моделей. Поговорим об архитектуре приложений и узнаем, как контролировать версии с помощью Git. Напишем прототип будущего ML-сервиса и настроим всё необходимое для его работы.
Познакомимся с классическими алгоритмами машинного обучения. Рассмотрим всё от простых линейных моделей до градиентного бустинга на решающих деревьях. Научимся готовить данные для моделей, настраивать разные параметры и оценивать качество работы ML-алгоритмов. Обсудим тонкости разработки рекомендательных систем, обучим модель на данных социальной сети и свяжем её с нашим приложением.
Упакуем наши модели для последующего переиспользования. В этом модуле вы научитесь разрабатывать веб сервисы с использованием FastAPI. Познакомитесь с тем как дизайнить API для различных сервисов и также как подготовить сервис для вывода в прод.
Глубинное обучение и нейронные сети позволяют решать задачи, в которых классические модели бессильны: распознавание лиц, детекция объектов на изображениях, генерация осмысленного текста. Разберём популярные архитектуры нейросетей, научимся применять предобученные модели и тренировать свои. Построим продвинутую модель и усовершенствуем наш алгоритм рекомендаций.
Познакомитесь с основными концепциями DevOps и MLOps. На практике научитесь создавать автоматизированные пайплайны и воспроизводимые эксперименты. С поддержкой менторов автоматизируете развёртывание проекта на удалённом сервере.
На курсе от ИТМО и karpov.courses вы пройдёте весь путь создания ML-продукта от базовой идеи до питчинга перед всем миром. Научитесь формулировать бизнес задачи на язык ML, поймете чем прототип отличается от MVP и какая функциональность необходима на каждом этапе.
Рассмотрим основные понятия теории вероятностей и математической статистики. Научимся проводить A/B-тесты и достоверно оценивать влияние ML-моделей на продукт и бизнес. Обсудим подводные камни проведения экспериментов и способы оценки метрик в ситуациях, когда A/B-тест провести невозможно. Реализуем свою систему тестирования и узнаем, удалось ли нам повысить качество рекомендаций в сравнении с базовым решением.
Начнём с основ программирования, научимся писать код на Python и освоим библиотеки для анализа данных и машинного обучения. Научимся работать с базами данных и разберёмся, как с помощью SQL-запросов получать данные для моделей. Поговорим об архитектуре приложений и узнаем, как контролировать версии с помощью Git. Напишем прототип будущего ML-сервиса и настроим всё необходимое для его работы.
Познакомимся с классическими алгоритмами машинного обучения. Рассмотрим всё от простых линейных моделей до градиентного бустинга на решающих деревьях. Научимся готовить данные для моделей, настраивать разные параметры и оценивать качество работы ML-алгоритмов. Обсудим тонкости разработки рекомендательных систем, обучим модель на данных социальной сети и свяжем её с нашим приложением.
Упакуем наши модели для последующего переиспользования. В этом модуле вы научитесь разрабатывать веб сервисы с использованием FastAPI. Познакомитесь с тем как дизайнить API для различных сервисов и также как подготовить сервис для вывода в прод.
Глубинное обучение и нейронные сети позволяют решать задачи, в которых классические модели бессильны: распознавание лиц, детекция объектов на изображениях, генерация осмысленного текста. Разберём популярные архитектуры нейросетей, научимся применять предобученные модели и тренировать свои. Построим продвинутую модель и усовершенствуем наш алгоритм рекомендаций.
Познакомитесь с основными концепциями DevOps и MLOps. На практике научитесь создавать автоматизированные пайплайны и воспроизводимые эксперименты. С поддержкой менторов автоматизируете развёртывание проекта на удалённом сервере.
На курсе от ИТМО и karpov.courses вы пройдёте весь путь создания ML-продукта от базовой идеи до питчинга перед всем миром. Научитесь формулировать бизнес задачи на язык ML, поймете чем прототип отличается от MVP и какая функциональность необходима на каждом этапе.
Рассмотрим основные понятия теории вероятностей и математической статистики. Научимся проводить A/B-тесты и достоверно оценивать влияние ML-моделей на продукт и бизнес. Обсудим подводные камни проведения экспериментов и способы оценки метрик в ситуациях, когда A/B-тест провести невозможно. Реализуем свою систему тестирования и узнаем, удалось ли нам повысить качество рекомендаций в сравнении с базовым решением.
учитесь у <лучших>
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
АЛЕКСЕЙ КОЖАРИН
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Читать подробнее →
Работа с командой DWH и обработка больших данных
Модуль:
Backend Яндекс.Диск
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB
АЛЕКСЕЙ БИРШЕРТ
Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса
ЭМИЛЬ КАЮМОВ
Head of ML Яндекс. Еда
Дмитрий Ботов
Основатель AI Talent Hub, Руководитель магистерской программы "Искусственный интеллект" ИТМО
Юрий Дмитрин
Директор центра технологий искусственного интеллекта, компания Интерсвязь
Мария Стенникова
Сооснователь Hvoya Construction, ех Product Lead в Контуре
Евгений Кокуйкин
Руководитель ИИ продуктов в Raft. Отвечает за внедрение инновационных решений на базе LLM. Создает лабораторию безопасного ИИ в Al Talent Hub / ИТМО
Андрей Гетманов
ML Researcher в NSS Lab (AutoML, LLM)
Андрей Глазко
Senior ML engineer Zvonok
Марк Паненко
Chief Data Scientist at OZON BANK
Вадим Чижков
Product team leader in Everypixel, Team lead внутренней экосистемы инкубатора стартапов Korpus
Варвара Новожилова
CSO AI Lumiere, ex-Head of R&D в Skyeng, SberDevices, Райффайзен Банк
Кристина Желтова
Директор по разработке моделей в Газпромбанке
НЕРСЕС БАГИЯН
Head of DS в Raiffeisen CIB
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ). Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.
Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года.
АЛЕКСЕЙ КОЖАРИН
Backend Яндекс.Диск
Работал ML-инженером в Райффайзенбанке, занимался процессингом данных, построением моделей и автоматизацией ML-проектов. Сейчас работает backend-разработчиком в Яндекс.Диске.
До Karpov. Courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
До Karpov. Courses преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
НИКИТА ТАБАКАЕВ
Аналитик Raiffeisen CIB
Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
АЛЕКСЕЙ БИРШЕРТ
Аналитик Raiffeisen CIB
Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
ЭМИЛЬ КАЮМОВ
Head of ML Яндекс.Еда
Отвечает за рекомендации и прогнозы для задач эффективности Яндекс.Еды. Ранее запускал рекомендации и прогнозы времени доставки в Яндекс. Лавке, занимался задачами продукта Яндекс.Такси.
Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.
Преподавал машинное обучение в ВШЭ и организовывал тренировки по машинному обучению.
ваше резюме после курса:
Greenplum
Airflow
Pandas
Numpy
Apache Hive
Git
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Junior ML-инженер
от 100 000 ₽
Желаемая зарплата
Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования. Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn.
Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy.
Знакома с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI. Использую Git для версионирования приложений и работы над проектами. Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач.
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Junior ML-инженер
Желаемая зарплата от 100 000
₽
Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования. Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn
Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy
Знакома с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI.
Использую Git для версионирования приложений и работы над проектами.
Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач
Знаю классические ML-алгоритмы и умею строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации
Имею опыт применения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга: CatBoost, LightGBM, XGBoost
Знакома с нейронными сетями и библиотекой PyTorch*. Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями: классификация, детекция объектов, распознавание лиц, генерация текстов
Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики. Знаю основные статистические критерии и условия их применимости
Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy
Знакома с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI.
Использую Git для версионирования приложений и работы над проектами.
Применяю Airflow для автоматизации регулярных задач
Знаю классические ML-алгоритмы и умею строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации
Имею опыт применения продвинутых ML-моделей на основе градиентного бустинга: CatBoost, LightGBM, XGBoost
Знакома с нейронными сетями и библиотекой PyTorch*. Умею решать задачи по работе с текстами и изображениями: классификация, детекция объектов, распознавание лиц, генерация текстов
Разбираюсь в основах теории вероятностей и математической статистики. Знаю основные статистические критерии и условия их применимости
Умею проводить A/B-тесты и оценивать влияние ML-моделей на продукт. Понимаю, как рассчитываются объём выборки, величина эффекта и продолжительность эксперимента
налоговый вычет
Начните учиться сейчас, оформите налоговый вычет и верните до 13% стоимости обучения. Подробнее здесь.
гарантия возврата
Если в течение двух недель решите, что курс вам не подходит — вернём деньги.
Стоимость обучения
> Машинное обучение
> Основы Deep Learning
> Статистика и A/B-тесты
> Прикладная разработка на Python
> Основы Deep Learning
> Статистика и A/B-тесты
> Прикладная разработка на Python
Начните осваивать профессию ML-инженера, получите доступ к работе на удалённом сервере и поддержке от наших преподавателей.
250 000 ₽
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
> Подготовка к собеседованиям
> Поддержка от преподавателей
> Работа на удалённом сервере
> Карьерная помощь
> Поддержка от преподавателей
> Работа на удалённом сервере
> Карьерная помощь
от 28 500 ₽ / мес.
Поэтапная оплата:
Доступна возможность поэтапной оплаты:
- от 2 до 4 месяцев равными платежами в зависимости от срока
- от 4 до 8 месяцев первый платёж составит не менее 50 000 руб., а остальная сумма будет разбита на равные платежи на оставшийся срок.
- от 2 до 4 месяцев равными платежами в зависимости от срока
- от 4 до 8 месяцев первый платёж составит не менее 50 000 руб., а остальная сумма будет разбита на равные платежи на оставшийся срок.
Стоимость обучения
undefined
undefined
> Прикладная разработка на Python
> Машинное обучение
> Основы Deep Learning
> Статистика и A/B-тесты
> Машинное обучение
> Основы Deep Learning
> Статистика и A/B-тесты
Начните осваивать профессию ML-инженера, получите доступ к работе на удалённом сервере и поддержке от наших преподавателей.
250 000 ₽
ПОЛНАЯ ОПЛАТА:
> Подготовка к собеседованиям
> Поддержка от преподавателей
> Работа на удалённом сервере
> Карьерная помощь
> Поддержка от преподавателей
> Работа на удалённом сервере
> Карьерная помощь
от 28 500 ₽ / мес.
Поэтапная оплата:
* На 5 месяцев
Доступна возможность поэтапной оплаты:
- от 2 до 4 месяцев равными платежами в зависимости от срока
- от 4 до 8 месяцев первый платёж составит не менее 50 000 руб., а остальная сумма будет разбита на равные платежи на оставшийся срок.
- от 2 до 4 месяцев равными платежами в зависимости от срока
- от 4 до 8 месяцев первый платёж составит не менее 50 000 руб., а остальная сумма будет разбита на равные платежи на оставшийся срок.
-20%
Запись на курс
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
за счёт компании
Этот курс может оплатить ваш работодатель. Оставьте заявку, и мы поможем оформить сделку.
Международная оплата
Если вы хотите оплатить обучение из-за рубежа, оставьте заявку — мы с вами свяжемся и подскажем, как это сделать.
ещё варианты оплаты:
Поэтапная оплата
Если вы хотите разделить платёж на части, оставьте заявку, мы с вами свяжемся.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
отзывы студентов //
- Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!
Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.
Читать полностью →ЕЛЕНАBI-аналитик - После обучения нашел первую работу в IT.
Благодаря программе смог поступить в магистратуру на бюджет и продолжаю учиться в крутом месте с интересными людьми.
А еще нашел первую работу в IT. Теперь на практике применяю то, чему учился на курсе. Особенно пригодился блок по презентации ML-продуктов бизнесу — помог успешно пройти собеседование.ПАВЕЛМладший разработчик ИИ-решений, Москва
- Курс стал прямым билетом в магистратуру ИТМО
В магистратуре ИТМО есть обязательный хакатон после зачисления. Мы, выпускники Карпова, решили в нем поучаствовать и взяли в команду еще студента ИТМО. В итоге выиграли хакатон по задаче от компании NapoleonIT и сейчас проходим у них практику.
Читать полностью →ИгорьВедущий системный аналитик, Санкт-Петербург - Разобрался с ML и наметил цели на будущее
Курс помог мне въехать в ML и DL на высокой скорости. Я понял, как все это работает на практике и какие могут быть следующие шаги развития.
Моя цель — изучать применение ИИ в медицине, в частности в рентгенологии. В магистратуру пока не поступал, но планирую в следующей волне, чтобы продолжить развитие и углубить знания в сфере.АлексейSenior Clinical Application Specialist CT в Philips, Москва
ЕЛЕНА
BI-аналитик
«Я работала аналитиком в банке — занималась BI-аналитикой, готовила отчёты различной сложности и витрины данных для других пользователей. Пошла на курс, чтобы изучить классическое машинное обучение и в будущем сменить работу.
Ожидания от обучения оправдались процентов на 80%. Курс очень интересный и интенсивный. Было сложно, особенно в модуле по глубинному обучению, но я надеюсь заполнить пробелы в будущем. Очень здорово, что все материалы остаются с нами и к ним можно вернуться.
Больше всего понравились первые два модуля — по Python и машинному обучению. Преподаватели очень доступно объясняли сложные моменты и помогали решать задачи, тех. поддержка тоже :)
Блок по статистике показался мне немного быстрым, хотелось бы ему уделить больше времени.
Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.
Всем преподавателям огромная благодарность за то, что учите нас на своём опыте и помогаете достичь целей :)
Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!»
Ожидания от обучения оправдались процентов на 80%. Курс очень интересный и интенсивный. Было сложно, особенно в модуле по глубинному обучению, но я надеюсь заполнить пробелы в будущем. Очень здорово, что все материалы остаются с нами и к ним можно вернуться.
Больше всего понравились первые два модуля — по Python и машинному обучению. Преподаватели очень доступно объясняли сложные моменты и помогали решать задачи, тех. поддержка тоже :)
Блок по статистике показался мне немного быстрым, хотелось бы ему уделить больше времени.
Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.
Всем преподавателям огромная благодарность за то, что учите нас на своём опыте и помогаете достичь целей :)
Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!»
Игорь
Ведущий системный аналитик, Санкт-Петербург
Курс стал прямым билетом в магистратуру ИТМО.
В магистратуре ИТМО есть обязательный хакатон после зачисления. Мы, выпускники Карпова, решили в нем поучаствовать и взяли в команду еще студента ИТМО. В итоге выиграли хакатон по задаче от компании NapoleonIT и сейчас проходим у них практику.
Мы работали над продуктом, продающим аналитику по отзывам. Нужно было сделать агента, который на основе собранных данных может отвечать на популярные вопросы потенциальных покупателей.
По мнению основателя Napoleon IT, наше решение оказалось лучшим среди предложенных. Сейчас в рамках практики мы модернизируем бот для установки в прод у Napoleon IT.
В магистратуре ИТМО есть обязательный хакатон после зачисления. Мы, выпускники Карпова, решили в нем поучаствовать и взяли в команду еще студента ИТМО. В итоге выиграли хакатон по задаче от компании NapoleonIT и сейчас проходим у них практику.
Мы работали над продуктом, продающим аналитику по отзывам. Нужно было сделать агента, который на основе собранных данных может отвечать на популярные вопросы потенциальных покупателей.
По мнению основателя Napoleon IT, наше решение оказалось лучшим среди предложенных. Сейчас в рамках практики мы модернизируем бот для установки в прод у Napoleon IT.
FAQ >>
- В рамках реализации проекта вы изучите не только технические аспекты разработки сервисов и обучения ML- моделей, но получите опыт создания продукта с ML на реальных данных.
- Вы получаете диплом ИТМО о профессиональной подготовке на курсе по машинному обучению. Фаст трэк магистратуры AI Talent Hub (1 год вместо 2-х лет).
- Практические модули с менторами. Больше практики по закреплению с акцентом по реализации проектов от идеи до MVP.
- Коммьюнити. Доступ к нетворку. Общение с менторами, возможность выбрать, проф ивенты, анконференс.
Поступление в магистратуру предполагает на входе уровень с опытом реализации проектов, от полугода до года работы. А также минимальный опыт программирования на каком-нибудь языке и понимание основ математики.
Всё это вы сможете получить на данном курсе.
Всё это вы сможете получить на данном курсе.
- В рамках реализации проекта вы изучите не только технические аспекты разработки сервисов и обучения ML- моделей, но получите опыт создания продукта с ML на реальных данных.
- Кейс-стади и проджект ленинг занимает 50% от всего контента.
Одно из преимуществ курса — доступ к коммьюнити. Многое зависит от опыта и компании. К тому же, благодаря курсу вы сможете систематизировать свои знания.
Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы.
Да. Если вы оплатили обучение на курсе после 23 мая 2022 года, являетесь налоговым резидентом России и уплачиваете подоходный налог, вы можете оформить вычет. Однако подать документы можно только в году, следующем за годом оплаты обучения.
Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.
Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.
Чтобы успешно пройти курс, достаточно знать математику на уровне школьной программы. Вам не потребуется уметь программировать и знать алгоритмы машинного обучения. Всё это вы сможете освоить с нуля.
Лекции вы сможете смотреть с любого устройства, но для написания кода вам потребуется компьютер или ноутбук. Требований к конфигурации и мощности нет — мы предоставим всю необходимую инфраструктуру для работы на удалённом сервере. На старте обучения специальные программы устанавливать не обязательно — будут нужны только браузер и стандартные приложения для общения: Telegram, Zoom и Discord.
Все зависит от вашего бэкграунда и знаний до старта. Для вдумчивого прохождения может понадобиться от 20 часов в неделю, однако если какие-то темы из Python, МО или статистики вам уже знакомы – некоторые недели могут занять меньше времени.
Мы организовали обучение таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учёбой и личной жизнью. Заниматься вы сможете в любое время и в удобном для вас темпе — все лекции записаны заранее и разбиты на короткие видео по 15−30 минут, а для домашних заданий установлены мягкие двухнедельные дедлайны.
Обучение длится 9 месяцев. Каждую неделю будет проходить по два-три урока, доступ к которым будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий, на выполнение которых отводится две недели. По истечении двухнедельного дедлайна будет открываться доступ к разборам заданий. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к менторам. В течение курса вы будете работать над одним большим проектом и в конце пройдёте настоящее code-ревью.
После каждого модуля будет неделя каникул, во время которой вы сможете догнать программу, доделать домашние задания, подробнее ознакомиться с заинтересовавшими вас темами или просто отдохнуть.
Во время обучения вполне нормально «застрять» на каком-то задании. На этот случай у нас работает команда поддержки, которая поможет разобраться со сложной задачей.
Если вдруг что-то пойдёт не по плану, и вы почувствуете, что отстаёте от программы, сообщите об этом кураторам курса. Вместе мы придумаем, как сделать ваше обучение более удобным.
Вы будете изучать Python. Сейчас это самый популярный язык программирования в сфере Data Science.
Конечно, сможете. Всё общение с преподавателями и однокурсниками будет проходить в Slack. В чате можно будет задать любые вопросы по обучению.
Вашими наставниками будут ML-инженеры из ведущих российских компаний, таких как Raiffeisen CIB и Яндекс. В этот курс они вложили все свои знания и опыт, полученные за многие годы работы. Во время обучения они будут рядом и помогут справиться с трудностями.
После окончания курса вы получите диплом ИТМО государственного образца о профессиональной переподготовке и диплом о присвоении специализации от karpov.courses + AI Talent Hub ИТМО. Чтобы их получить, необходимо сдать финальный проект и набрать суммарно не менее половины баллов за домашние задания.
Да, останется. Лекции, конспекты и домашние задания будут доступны вам всегда, даже после окончания обучения. Единственное, к чему пропадёт доступ, это удалённый сервер. Но не волнуйтесь — мы заранее вас предупредим и дадим возможность сохранить все необходимые файлы.
Сейчас ML-инженеры крайне востребованы на рынке труда. Если после обучения вы будете откликаться на вакансии и работать над тестовыми заданиями, то у вас обязательно получится найти хорошую работу. На курсе мы дадим все необходимые знания и научим применять их на практике. Именно на это работодатели обращают внимание в первую очередь. А чтобы вы смогли лучше подготовиться к собеседованиям, отдельный модуль программы мы посвятили разбору типовых задач.
Да, у нас есть карьерное сопровождение, благодаря которому работу находят 74,5% наших выпускников*. Карьерный центр разработал Карьерный курс и делится со студентами актуальной базой знаний про рынок труда и построение карьеры в Data Science. В Карьерном курсе вы с помощью рекомендаций ревьюеров (HR специалистов) составите резюме, сопроводительное письмо и портфолио на GitHub, а также научитесь правильно презентовать свой опыт. А также при покупке тарифов «Расширенный» и «Персональный» вы сможете пройти 3−5 индивидуальных консультаций с HR специалистами и опытными экспертами в Data science.
* данные на конец июня 2024 года
* данные на конец июня 2024 года
Если вы уже работаете в Data Science, но для решения своих задач не применяете машинное обучение, наш курс поможет вам расширить кругозор и повысить свою ценность на рынке труда. Если вы уже сталкивались в работе с ML-алгоритмами, то сможете актуализировать знания и получите хорошую базу для обучения на более продвинутых программах.
Практические задачи, которые вы будете решать, регулярно встречаются в повседневной работе ML-инженера. Поэтому вы сможете применить полученный опыт для решения большинства стоящих перед вами задач. Если ваша задача специфическая и требует нестандартного подхода к решению, вы сможете посоветоваться в чате с командой поддержки и преподавателями — вам обязательно помогут.
В интернете есть много открытых источников с полезной и при этом бесплатной информацией — сформировать ключевые компетенции можно и на её основе. Однако не у всех есть время самостоятельно искать и структурировать разрозненную информацию. Программа нашего курса составлена опытными методистами и охватывает все ключевые инструменты и навыки, которыми должен владеть ML-инженер. Она разработана таким образом, чтобы вы могли с нуля разобраться в сложных темах и за короткий срок освоить новую профессию. Кроме того, мы оказываем нашим студентам всестороннюю поддержку — как в процессе обучения, так и при поиске работы.
Этот курс мы запустили недавно. На данный момент все студенты находятся в процессе обучения, поэтому отзывов от выпускников пока нет. Но вы можете ознакомиться с отзывами о других наших программах.
После подачи заявки и оплаты обучения вы присоединитесь к ближайшему учебному потоку. К этому времени вас зарегистрируют во всех необходимых системах. В день старта вам придёт письмо с логином и паролем, а также ссылками на чаты в Discord и Telegram.
Вы можете оплатить обучение банковской картой. Доступны два варианта: заплатить всю сумму сразу или платить равными платежами в течение 5 месяцев.
Да, мы предоставляем возможность поэтапной оплаты обучения. Поэтапная оплата происходит равными платежами в течение 5 месяцев. Для выбора поэтапной оплаты перейдите по соответствующей ссылке на странице оплаты.
Да, сможете. В течение первых двух недель можно вернуть оплату за весь курс. Если проучитесь дольше, то сможете вернуть оплату за вычетом стоимости уже открытых уроков.
Остались вопросы?
Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
