Программа «Hard Аналитика данных» разработана для аналитиков уровня junior и middle, которые хотят повысить свой грейд. Изучайте продвинутые эксперименты и методы машинного обучения, учитесь работать с командой DWH и осваивайте продуктовый подход на курсе karpov.courses.
Практический онлайн-курс, на котором вы изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать лучшие методики для оценки качества моделей и построите первые модели для обучения нейронных сетей.
Системный анализ: проектирование IT архитектуры, документирование требований к системам. UML диаграммы, API спецификации. SQL для анализа данных, понимание современных подходов к разработке ПО и использование AI инструментов.
Программа «Deep Learning Engineer» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.
Научись аналитике данных и освой ключевые навыки: работу с SQL, Python, Excel и Power BI. На курсе будем собирать, обрабатывать и визуализировать данные, применять статистический анализ и основы машинного обучения.
Магистратура ВШЭ и Karpov.courses — это прикладная программа обучения на базе фундаментальных знаний. Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне, строить BI-системы, разбираться в инфраструктуре для работы с данными и создавать ML-модели. Академическая экспертиза ВШЭ сочетается с актуальными практиками в гибком формате.
Наука о данных: Python для анализа данных, библиотеки pandas, numpy, matplotlib. Машинное обучение sklearn, глубокое обучение TensorFlow/PyTorch. Статистический анализ, работа с большими данными, облачные ML сервисы.
Программа Hard ML предназначена для специалистов с опытом в сфере машинного обучения и учит решать нестандартные задачи бизнеса. Выбирайте один или несколько из 6 модулей и решайте сами, какие навыки и инструменты осваивать в рамках курса.
Системный анализ: проектирование IT архитектуры, документирование требований к системам. UML диаграммы, API спецификации. SQL для анализа данных, понимание современных подходов к разработке ПО и использование AI инструментов.
Машинное обучение: классические алгоритмы, глубокие нейронные сети. Компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ аудио. MLOps практики, развертывание моделей в продакшн, работа с облачными ML платформами.
Научим использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации. 5 месяцев обучения - Получите ключевые знания и навыки, необходимые для начала карьеры в Data Science - Научитесь работать с базами данных, программировать на Python и углубитесь в тему вычислительных финансов для решения прикладных задач - С нуля освоите математический аппарат, необходимый для работы с моделями машинного обучения и эффективного бизнес-анализа
Машинное обучение: классические алгоритмы, глубокие нейронные сети. Компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ аудио. MLOps практики, развертывание моделей в продакшн, работа с облачными ML платформами.
Karpov.courses и AI Talent Hub от ИТМО — практикоориентированная программа обучения ML-инженеров. Вы освоите продуктовый подход, решая реальные бизнес-задачи, получите опыт работы с ML-сообществом и менторскую поддержку. Курс подходит для любого уровня и помогает начать или прокачать карьеру в Data Science и машинном обучении.
Симулятор Data Science предназначен для аналитиков и ML-инженеров разного уровня. Выбирайте задачи из разных индустрий, которые вам интересны, изучайте теорию на платформе и решайте кейсы под руководством экспертов. Повышайте профессиональный уровень и формируйте сильное портфолио за счет пет-проектов.
Программа Start ML — возможность начать карьеру в перспективной сфере машинного обучения. Программа рассчитана на специалистов разных сфер — аналитиков, математиков, разработчиков — и позволяет освоить профессию с нуля. Учитесь в комфортном для вас графике, познакомьтесь с классическими алгоритмами Machine learning и основами Deep learning.
Автоматизация ML процессов: версионирование данных и моделей, создание ML пайплайнов. Мониторинг производительности моделей, A/B тестирование ML решений. Облачные ML платформы, CI/CD для машинного обучения, контейнеризация моделей.
Курс для тех, кто хочет перейти от задач исполнителя к роли тимлида: научиться управлять командой, выстраивать процессы, понимать бизнес и брать на себя ответственность за результат. Подходит разработчикам, аналитикам, тестировщикам, тимлидам и менеджерам ИТ-проектов.
Наука о данных: Python для анализа данных, библиотеки pandas, numpy, matplotlib. Машинное обучение sklearn, глубокое обучение TensorFlow/PyTorch. Статистический анализ, работа с большими данными, облачные ML сервисы.