Инженер машинного обучения от Яндекс Практикум

Яндекс Практикум
Цена
1 267 BYN/мес.
Рассрочка
4 месяца
Длительность курса
Дата начала
Выдают сертификат
empty
  • Работа с данными и создание production-ready модели. Научитесь подготавливать и трансформировать данные. Сможете находить и устранять ошибки в данных. Создадите модель и настроите DVC-пайплайн её обучения.
  • Улучшение baseline-модели. Добавите новые признаки в данные. Будете версионировать запуски и считать метрики. Подберёте параметры модели, используя современные инструменты.
  • Релиз моделей в продакшен. 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.
  • Создание рекомендательной системы. 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.
  • Создание uplift-модели. Сможете объяснить принципы работы модели и самостоятельно построить модель uplift-моделирования. Научитесь улучшать перформанс модели через эксперименты. Подготовите модель uplift-моделирования к релизу.
  • Выпускной проект. 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.
  • Цена - 4 766.67 BYN
  • Продолжительность курса составляет 4 месяца
  • В рассрочку от школы 1 267 BYN

Отзывы пользователей

структура, понятная теория, подготовленная инфраструктура, поддержка куратора и наставника, практика на реальных кейсах
нет их
DevOps для эксплуатации и разработки
Курс оставил очень положительное впечатление) Материал подаётся структурировано и понятно, даёт действительно практические знания, которых достаточно, чтобы уверенно начать искать работу в этой сфере. Самый большой плюс - это подход и метод обучения. С самого начала даётся исходный код приложения, на которое со временем начинаешь применять DevOps-практики. Сначала разворачиваешь его как сервис на выделенной виртуальной машине, затем в Docker-контейнере, потом через Docker Compose и, наконец, переходишь в Kubernetes, а заканчиваешь всё это дело деплоем через Helm. Параллельно изучаешь GitLab, тестирование, мониторинг, инфраструктуру как код (IaC), DevSecOps и многое чего ещё. Да, возможно, бОльшая часть курса довольно поверхностная, но это я тоже считаю плюсом, потому что буквально с нуля уже можно при должном усилии получить фундаментальные знания по направлению DevOps и уже искать работу. Для меня это было самым главным плюсом, потому что сам узнал много нового и сразу же пощупал это на практике. Отдельно хочу отметить наставника всегда был на связи, подробно отвечал на вопросы и помогал разобраться даже в сложных моментах. По каждой главе проводил онлайн-вебинары, где очень понятно объяснял темы, давал советы и best practice. Куратор тоже очень порадовал: быстро реагировал, был отзывчивым и поддерживал на протяжении всего обучения. Теория описана тоже очень интересно и понятно, нет кучи монотонного текста, скопированного с документации, описывается ключевая мысль понятным языком, приводятся аналогии из реального мира, а для тех, кто хочет погрузиться ещё сильнее, оставляют ссылку на литературу. Очень приятно, что материалами вебинаров и теорией можно пользоваться даже после окончания курса, удобно, если нужно повторить какую-то тему или просто освежить знания. В целом курс даёт не просто теорию, а реальные навыки, которые можно применять на практике. Рекомендую тем, кто хочет войти в профессию и получить крепкую базу)
структура курса, отзывчивость кураторов
нет их
Devops для эксплуатации и разработки
Хорошо. Понравилась структура курса, отзывчивость кураторов и наставников, всегда шли навстречу. Ревью от наставников всегда было в тему, где критично - переделывали, где некритично - оставляли на выполнение в качестве факультатива. Впечатления хорошие!
удобство подачи информации
нет
То что нужно для начала
В отличии от курсов с видео уроками, в яндекс практикуме отлично организована система обучения. А именно, очень грамотно сочетаются теоретический материал с практическими работами. Чётко всегда знал, где какой материал находиться и что нужно повторить для выполнения практической задачи. Кураторы всегда отвечди быстро и всячески помогали с прохождением курса. Однозначно рекомендую!

Все курсы из категории «Машинное обучение»

Machine Learning: тариф Базовый
Промокод
  • 2 300 BYN
  • Длительность: 9 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 128 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Machine Learning Engineer с нуля
Промокод
  • 4 109.07 BYN
  • Длительность: 9 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 187 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Machine Learning с нуля до Junior
Промокод
  • 6 076.57 BYN
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 196 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Профессия Machine Learning Engineer
Промокод
Инженер машинного обучения
Промокод
  • 5 057.50 BYN
  • Сертификат
  • Начало: В любое время
  • Гарантированное трудоустройство
ДО Профессия Machine Learning Engineer
Промокод
  • 1 166.67 BYN
  • Сертификат
  • Рассрочка: 292 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Data Science:введение в машинное обучение
Промокод
  • 663 BYN
  • Длительность: 4 месяца
  • Рассрочка: 55 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Аналитик данных с нуля
  • 632.67 BYN
  • Длительность: 4 месяца
  • Рассрочка: 53 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих
  • 920.67 BYN
  • Длительность: 4 месяца
  • Рассрочка: 77 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Data Science с нуля