Обучение ML Engineer в онлайн-школе karpov.courses

ХАРДКОРНЫЙ MACHINE LEARNING. ОБУЧЕНИЕ У НАС =|

Не просто обучаем модели, а решаем сложные и важные для бизнеса ML-задачи.
начало обучения сразу после покупки
Начало обучения на Hard ML Engineer
КОМУ ПОДОЙДЁТ
MIDDLE/SENIOR
Пакетные предложения
от 1 до 6 блоков
Кому подойдет курс машинного обучения
Пакетные предложения по обучению Hard ML Engineer

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

Для тех, кто уже имеет опыт работы в машинном обучении и хочет:

Решение задач бизнеса с помощью машинного обучения
Machine Learning с трудоустройством
Машинное обучение под руководством ведущих специалистов
Повышение квалификации в Machine Learning
Научиться решать специфические и нестандартные задачи бизнеса
Найти новую работу как в России, так и за рубежом
Освоить новую область в ML под руководством ведущих специалистов
Получить повышение на текущей работе

НАУЧИТЕСЬ СТРОИТЬ ML-СЕРВИСЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ РЕАЛЬНЫХ ЗАДАЧ

Hard ML — это нестандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов.

Вы получите максимально глубокое погружение в задачи, с которыми сталкивается современный бизнес. Каждая тема курса будет рассмотрена на реальных кейсах. К концу каждого модуля у вас будет собственный ML-сервис, решающий сложную и важную задачу. Этот курс станет проверкой на прочность для любого ML-специалиста, поэтому дерзайте — я верю в вас!
//
Senior Principal в BP, хэдлайнер курса
Преподаватель курса ML Engineer Валерий Бабушкин
ВАЛЕРИЙ БАБУШКИН
//
// Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях. //

ВЫБИРАЙТЕ ТО, ЧТО ИНТЕРЕСНО >

РАНЖИРОВАНИЕ И МАТЧИНГ
Алгоритмы автоматического сопоставления объектов позволяют решать множество важных задач бизнеса: выявление товаров-дублей, объединение данных о покупателях в онлайне и офлайне, анализ и мониторинг цен конкурентов. Разберём различные кейсы применения систем матчинга и ранжирования, рассмотрим технические тонкости их архитектур, познакомимся с передовыми подходами к обучению моделей и реализуем свою систему поисковых подсказок.
Преподаватель:
Игорь Котенков
6 недель
Продолжительность модуля:
внутри:
10 уроков и финальный проект
Программа модуля
Финальный проект модуля
Используем полученные знания для разработки сервиса на основе моделей ранжирования. В качестве бонуса обсудим задачи, которые можно решить с минимальными изменениями текущего пайплайна.
инструменты:
NLTK - Инструменты курса Hard ML
PyTorch - Инструменты курса Hard ML
Scrapy - Инструменты курса Hard ML
ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
Эффективность деятельности многих компаний зависит от способности устанавливать оптимальные цены на продукцию с учётом различных факторов и изменений, происходящих на рынке. Научимся создавать пайплайн динамического ценообразования с нуля для решения бизнес-задачи. Будем решать задачу динамического ценообразования через построение модели спроса/ определение эластичности/ многоруких бандитов.
Преподаватель:
Ирина Евстратенко
6 недель
Продолжительность модуля:
внутри:
9 уроков и финальный проект
Обновление
Программа модуля
инструменты:
Prophet - Инструменты курса Hard ML
UPLIFT-МОДЕЛИРОВАНИЕ
Сегментация потребителей по чистому эффекту от маркетингового воздействия позволяет бизнесу сосредоточить рекламный бюджет на клиентах, готовых выполнить целевое действие только при наличии коммуникации. Научимся оценивать величину этого эффекта с помощью uplift-моделей, разберём интересные кейсы из практики, спроектируем библиотеку факторов и построим свой алгоритм для поиска оптимальной аудитории.
Преподаватель:
Ваге Брсоян
6 недель
Продолжительность модуля:
внутри:
5 уроков и финальный проект
Программа модуля
Финальный проект модуля
Напишем свой веб-сервис для запуска uplift-модели и организуем маркетинговую кампанию на основе транзакционных данных клиентов.
инструменты:
Pylift - Инструменты курса Hard ML
Dask - Инструменты курса Hard ML
CasualML - Инструменты курса Hard ML
ПРОДВИНУТОЕ A/B-ТЕСТИРОВАНИЕ
Важными задачами в A/B-тестировании являются ускорение тестов и повышение их чувствительности. Это позволяет компаниям быстрее внедрять позитивные изменения и вовремя отказываться от негативных. Научимся применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов, рассмотрим полный пайплайн тестирования и реализуем свой сервис для оценки экспериментов.
Преподаватель:
Александр Сахнов
6 недель
Продолжительность модуля:
внутри:
10 уроков и финальный проект
Программа модуля
Финальный проект модуля
Применим все полученные знания на практике и реализуем собственный веб-сервис для оценки большого числа экспериментов.
инструменты:
Flask - Инструменты курса Hard ML
Программа блока
РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Сегодня рекомендательные системы встречаются во многих приложениях, где есть поиск и персонализация. Мы разберёмся, как построить свою рекомендательную систему, используя все возможные знания о пользователях и объектах рекомендации. На практике научимся использовать алгоритмы контентной фильтрации, матричной факторизации, обучим глубокие сети и модели ранжирования. А потом — рассмотрим проблемы, которые могут возникать в проде.
Преподаватель:
Алексей Лопатин
Продолжительность модуля:
6 недель
внутри:
10 уроков и финальный проект
Новый блок
Если вы проходили обучение на курсе HardML, для вас будет действовать специальное предложение!
Программа блока
Финальный проект
Используем полученные знания для разработки небольшого сервиса на основе рекомендательной системы. В качестве бонуса, обсудим, как добавить механизм АБ-тестирования
MLOps
Жизненный цикл разработки модели включает в себя несколько этапов: постановка задачи, разработка модели и операции с ней. Работа ML Ops-инженера сосредоточена вокруг второго и третьего этапа.
На втором этапе дата сайентисты и ML-инженеры занимаются сбором данных, обучением и тюнингом моделей, генерацией фичей и валидацией. На третьем этапе главные задачи это деплой, мониторинг и обновление моделей.
На каждом из этих этапов возникают сложности и ошибки, связанные с человеческим фактором, будь то ушедший в отпуск специалист или потерянный скрипт при деплое. Чтобы не терять деньги и пользователей, бизнес использует автоматизацию процессов. Так, ML Ops охватывает разработку и операционные задачи, включая интеграцию моделей в систему ПО.
На курсе освоите практики и инструменты MLOps, научитесь внедрять и поддерживать модели машинного обучения в производственной среде, обеспечивая их воспроизводимость, масштабируемость и удобство сопровождения.
6 недель
Продолжительность модуля:
внутри:
11 уроков и финальный проект
Преподаватели:
Александр Гущин, Михаил Свешников
Программа блока

РЕКОМЕНДУЕМЫЙ УРОВЕНЬ:

Отличается для каждого блока

PYTHON
— Знание синтаксиса языка
 Понимание базовых структур данных (список, словарь, кортеж)
— Умение отлаживать код и писать тесты
— Знание основ ООП (класс, объект)
— Владение библиотеками Pandas, Scikit-learn, PyTorch
ТЕОРИЯ
— Знание основ теории вероятностей и математической статистики
ИНФРАСТРУКТУРА
— Базовые знания Bash, Docker, Git
— Знание классических ML-алгоритмов
— Базовые знания в глубоких нейросетях
— Понимание клиент-серверных запросов
— Минимальный опыт работы с веб-фреймворками (например, Flask)

Демоверсия

Не уверены, подходит ли вам курс?
Пройдите демоверсию, в которой вас ждет:
0 ₽
+ Разбор реального рабочего проекта с Валерием Бабушкиным
Доступ к демоверсии откроется после регистрации на образовательной платформе.
+ Подробное описание каждого блока
+ Тестирование для оценки знаний (по желанию)
+ Ответы на самые популярные вопросы о процессе обучения
NEW

ПОДРОБНЕЕ О КАЖДОМ БЛОКЕ

Валерий Бабушкин расскажет о курсе и его содержании. Вы узнаете, в чём ценность каждого блока, какие задачи предстоит решать и сколько времени понадобится на освоение программы.
НЕ УВЕРЕНЫ, ХВАТИТ ЛИ ЗНАНИЙ ДЛЯ КУРСА?
Оставьте заявку, мы свяжется с вами и поможем подобрать курс, который будет полностью соответствовать вашим целям

записаться на курс или задать вопрос

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ >