Стартуете без базы в ML
Предварительная подготовка в программировании, статистике и машинном обучении не требуется. Программа вводит все ключевые элементы последовательно — от Python до модели и её интерпретации.
Машинное обучение · прикладные решения · индивидуально
Разработка прикладных решений с использованием методов машинного обучения
Профессиональная переподготовка, в которой машинное обучение изучается как прикладной инструмент: от Python и подготовки данных до построения, оценки, выбора и применения моделей для решения реальных задач. Все контактные занятия проходят один на один с преподавателем.
252академических часа — полный объём программы
96академических часов индивидуальной работы с преподавателем
4модуля от подготовки данных до прикладного ML-решения
Заочная форма · дистанционные образовательные технологии · занятия в режиме реального времени
Кому подойдёт
Для тех, кто хочет разобраться в машинном обучении без имитации освоения
Программа подходит тем, кому нужен не набор модных терминов, а полноценная рабочая траектория: научиться готовить данные, строить модели, проверять качество и применять результат к прикладной задаче.
Нужна прикладная логика
Здесь машинное обучение рассматривается не как абстрактная теория, а как инструмент решения задач: регрессии, классификации, кластеризации, ранжирования и обнаружения аномалий.
Нужен персональный разбор
В формате один на один можно спокойно разбирать разбиение выборок, утечку данных, подбор гиперпараметров, переобучение и ошибки в коде на собственных примерах.
Результат обучения
Что вы сможете делать после программы
Итог программы — умение довести прикладную задачу машинного обучения от исходных данных до работающего и объяснимого решения.
01
Писать код на Python для задач машинного обучения: работать с базовыми конструкциями языка, коллекциями, функциями, NumPy и pandas.
02
Готовить данные к обучению модели: загружать, проверять, очищать и преобразовывать наборы данных, кодировать категориальные признаки и масштабировать числовые.
03
Понимать математическую и статистическую основу ML: работать с векторами, матрицами, распределениями, выборками, гипотезами, корреляцией и функциями потерь.
04
Строить и оценивать модели: применять линейную и логистическую регрессию, метод ближайших соседей, деревья решений, случайный лес и градиентный бустинг.
05
Выбирать рабочее решение осознанно: использовать метрики качества, перекрёстную проверку, подбор гиперпараметров и диагностику переобучения.
06
Применять модель в прикладной задаче: интерпретировать результат, сохранять версию модели, применять её к новым данным и контролировать качество после внедрения.
Общий объём252академических часа
96часов с преподавателемКонтактная работа по четырём учебным модулям проходит индивидуально.
144часа самостоятельной работыПрактика с кодом, данными, моделями и собственными учебными проектами.
12часов аттестацииЗачёты по модулям и итоговый экзамен в форме защиты индивидуального проекта.
Как проходит обучение
Понять модель → обучить → проверить → применить
Разбираете задачу и подход
На занятии выясняете, какая это задача, как подготовить данные, какую модель выбрать и по каким метрикам потом судить о результате.
Самостоятельно строите решение
Между встречами пишете код, готовите признаки, обучаете модели, сравниваете варианты, настраиваете параметры и проверяете качество.
Дорабатываете результат по существу
С преподавателем разбираете ошибки, утечки данных, выбор метрики, устойчивость модели и то, как превратить учебный результат в прикладное решение.
Интенсивность
Один объём — несколько вариантов темпа
Можно выбрать недельную нагрузку под свой график. Содержание, объём индивидуальной работы и итоговые результаты при этом сохраняются.
49учебных недель5 акад. ч. в неделю2 с преподавателем + 3 самостоятельно
25учебных недель10 акад. ч. в неделю4 с преподавателем + 6 самостоятельно
17учебных недель15 акад. ч. в неделю6 с преподавателем + 9 самостоятельно
13учебных недель20 акад. ч. в неделю8 с преподавателем + 12 самостоятельно
9учебных недель30 акад. ч. в неделю12 с преподавателем + 18 самостоятельно
4 учебных модуля
Содержание программы
Программа ведёт от базового программирования и подготовки данных к оценке моделей и созданию законченного прикладного решения на основе методов машинного обучения.
Первый модуль закладывает техническую основу: Python, коллекции и функции, NumPy и pandas, а затем вся эта база переводится в подготовку данных именно для задач машинного обучения.
1.1
Рабочая среда Python и структура проекта машинного обучения
1.2
Базовые конструкции Python для обработки данных
1.3
Коллекции, функции и структурирование данных
1.4
NumPy: числовые массивы и векторные вычисления
1.5
pandas: загрузка и первичное исследование данных
1.6
Контроль качества данных: пропуски, дубликаты и типы
1.7
Кодирование категориальных признаков
1.8
Масштабирование и преобразование числовых признаков
1.9
Разделение данных и предотвращение утечки информации
1.10
Создание и отбор признаков
1.11
Воспроизводимые конвейеры подготовки данных
1.12
Комплексная подготовка данных для машинного обучения
Во втором модуле разбирается тот математический и статистический минимум, который нужен для осмысленной работы с признаками, выборками, функциями потерь и оценкой результатов машинного обучения.
2.1
Векторы, матрицы и операции линейной алгебры
2.2
Скалярное произведение, нормы и расстояния
2.3
Линейные преобразования и системы линейных уравнений
2.4
Описательная статистика и распределения признаков
2.5
Основы теории вероятностей
2.6
Случайные величины и основные распределения
2.7
Математическое ожидание, дисперсия и ковариация
2.8
Выборка, оценивание и доверительные интервалы
2.9
Проверка статистических гипотез
2.10
Корреляция и регрессионная зависимость
2.11
Функции потерь и основы численной оптимизации
2.12
Комплексное применение математических и статистических методов
Третий модуль посвящён самим моделям и способам их проверки: какие бывают задачи, как правильно разделять данные, как считать метрики и чем различаются базовые алгоритмы.
3.1
Типы задач машинного обучения и базовые решения
3.2
Обучающая, валидационная и тестовая выборки
3.3
Метрики качества моделей регрессии
3.4
Метрики качества моделей классификации
3.5
Линейная регрессия
3.6
Логистическая регрессия
3.7
Метод ближайших соседей
3.8
Деревья решений
3.9
Ансамблевые методы: случайный лес и градиентный бустинг
3.10
Перекрёстная проверка и подбор гиперпараметров
3.11
Переобучение, регуляризация и несбалансированные данные
3.12
Комплексное построение, сравнение и выбор модели
Финальный модуль собирает всё в прикладной контур: выбрать задачу, построить сквозной сценарий, обучить и интерпретировать модель, сохранить результат и применить его к новым данным.
4.1
Постановка прикладной задачи машинного обучения
4.2
Проектирование сквозного сценария машинного обучения
4.3
Прикладная задача регрессии
4.4
Прикладная задача классификации
4.5
Кластеризация и сегментация объектов
4.6
Обнаружение аномалий
4.7
Ранжирование и базовые рекомендательные подходы
4.8
Интерпретация модели и важность признаков
4.9
Сохранение модели и воспроизводимость версии
4.10
Применение обученной модели к новым данным
4.11
Контроль качества модели после внедрения и дрейф данных
4.12
Комплексное прикладное решение с использованием машинного обучения
Образовательная среда
Не только созвон с преподавателем, а полноценная работа с ML-проектом
Контактные занятия проходят в реальном времени, но основной образовательный эффект строится вокруг самостоятельной работы с кодом, признаками, моделями и результатами их проверки.
Практика по каждой темеПосле разбора метода нужно реализовать его в коде, проверить качество решения и устранить ошибки.
Рабочие инструменты машинного обученияPython, NumPy, pandas, scikit-learn и другие средства, необходимые по содержанию модулей.
Проверка не только кодаОцениваются выбор признаков, корректность разбиения данных, качество модели, интерпретация и воспроизводимость результата.
Персональная обратная связьСложные места — от утечки данных до метрик и гиперпараметров — можно разбирать непосредственно с преподавателем на занятиях один на один.
Контроль и аттестация
Проверяется способность построить рабочее ML-решение
По ходу обучения выполняются практические задания, после каждого модуля проводится зачёт, а итоговая аттестация проходит в форме защиты индивидуального проекта.
Вы пишете код, подготавливаете данные, обучаете модели и проверяете качество, а оценка строится по факту выполненного решения.
Нужно самостоятельно выполнить комплексное практическое задание: показать, что материал модуля работает в связке, а не по отдельным фрагментам.
Экзамен — это защита законченного прикладного решения с использованием методов машинного обучения: от подготовки данных и построения модели до применения обученной модели к новым данным.
Итоговый документ
Диплом о профессиональной переподготовке
При успешном прохождении итоговой аттестации выдаётся диплом о профессиональной переподготовке с указанием квалификации «Специалист по большим данным».
Если программа осваивается параллельно с получением среднего профессионального или высшего образования, диплом выдаётся одновременно с получением соответствующего документа об образовании и о квалификации.
Требования к поступлению
Можно начать без опыта в машинном обучении
К обучению допускаются лица со средним профессиональным или высшим образованием, а также те, кто получает СПО или высшее образование.
Вступительных испытаний нет. Специальная предварительная подготовка в программировании, статистике и анализе данных не требуется. Достаточно базовых навыков работы с компьютером, файлами и веб-браузером.
Технические условия
Что понадобится для работы
- Персональный компьютер или ноутбук.
- Стабильный доступ к сети Интернет.
- Современный веб-браузер, рабочая среда Python и библиотеки для анализа данных и машинного обучения.
- Средства видеоконференцсвязи для индивидуальных занятий.
- Возможность выполнять практические задания по работе с данными и моделями машинного обучения.
Перед зачислением
Частые вопросы
Нет. Первый модуль начинается с рабочей среды Python, базовых конструкций языка, коллекций, функций и обработки данных. Программа специально рассчитана на старт без предварительной подготовки.
Отдельно готовиться по математике не нужно. Все необходимые темы — линейная алгебра, статистические понятия, функции потерь и основы оптимизации — вводятся внутри программы и сразу отрабатываются на практике.
Да. По четырём модулям предусмотрено 96 академических часов контактной работы, и эти занятия проходят один на один с преподавателем.
Навык в машинном обучении не формируется только на разборе теории. Самостоятельные часы нужны, чтобы писать код, готовить данные, обучать модели, сравнивать результаты и затем разбирать это с преподавателем.
Да. Предусмотрены варианты на 49, 25, 17, 13 или 9 учебных недель. Различается только недельная нагрузка, а содержание и объём программы остаются теми же.
Да. Полная стоимость программы — 198 000 ₽. Оплата возможна в четыре этапа по 49 500 ₽.
Это законченное прикладное решение с использованием методов машинного обучения: подготовка данных, построение и оценка моделей, выбор итогового варианта, интерпретация результатов и демонстрация применения модели к новым данным.
При успешном прохождении итоговой аттестации выдаётся диплом о профессиональной переподготовке с указанием квалификации «Специалист по большим данным».
Следующий шаг
Подберём темп и оформим зачисление
Оставьте заявку. Проверим основания для поступления, обсудим удобную интенсивность, согласуем график индивидуальных занятий и подготовим договор об образовании.
Полная стоимость
198 000 ₽
4 платежапо 49 500 ₽
Центр 25-12 · продолжить выбор