Код курса.
У каждого курса есть свой уникальный код. Зная этот код вы можете быстро найти курс в форме поиска.
Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
Москва
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
ML-инженер уровня Middle: курс по профессиональному стандарту и B2B-инструментарию
Вендор
Тематика
Направление
Тип курса
Авторский
Длительность
80 ак. часов
Стоимость
270 000 RUB
Описание
Машинное обучение – это не просто тренд, а мощный инструмент для автоматизации, прогнозирования и оптимизации B2B-процессов. Освойте ключевые алгоритмы ML и примените их для решения реальных бизнес-задач. После прохождения обучения вы получите системное понимание всего цикла работы с данными: от их очистки и предобработки до построения, тестирования и оптимизации ML-моделей. Курс создан для IT-специалистов, разработчиков, бизнес-аналитиков и инженеров, стремящихся использовать ИИ для роста компании.
Важно отметить: Обучение предполагает выполнение практических заданий на языке программирования Python, ознакомьтесь с разделом: Необходимая подготовка.
Актуальность курса обусловлена растущим спросом на специалистов, способных внедрять ML-решения в бизнес. Получите системные знания и практические навыки, необходимые для успешной карьеры в области Data Science и автоматизации B2B-процессов.
Ключевые преимущества:
- Системное обучение: освоите все этапы ML-проекта, от подготовки данных до построения, тестирования и оптимизации ML-моделей.
- Практический опыт: научитесь строить и оценивать ML-модели, используя актуальные библиотеки Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch и другие).
- B2B-ориентированность: узнаете, как применять ML для решения конкретных бизнес-задач (прогнозирование спроса, ценообразование, выявление аномалий).
- Индивидуальный подход: Наши преподаватели – опытные практики, готовые ответить на любые ваши вопросы.
- Официальный документ: получите удостоверение о повышении квалификации, подтвержденное ФРДО.
• Определять, какие задачи в вашей компании целесообразно решать с помощью ML, и выбирать подходящие методы;
• Проводить предобработку и очистку данных для повышения точности прогнозов;
• Строить модели регрессии и классификации, применять методы кластеризации и снижения размерности;
• Оценивать качество моделей с помощью специализированных ML-метрик;
• Использовать ансамблевые методы (Random Forest, Gradient Boosting) для повышения надёжности результатов;
• Применять ML в типичных B2B-задачах: прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, выявление аномалий, персонализация предложений.
• Проводить предобработку и очистку данных для повышения точности прогнозов;
• Строить модели регрессии и классификации, применять методы кластеризации и снижения размерности;
• Оценивать качество моделей с помощью специализированных ML-метрик;
• Использовать ансамблевые методы (Random Forest, Gradient Boosting) для повышения надёжности результатов;
• Применять ML в типичных B2B-задачах: прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, выявление аномалий, персонализация предложений.
Формат обучения:
- Общая продолжительность обучения: 10 дней
- Занятия с преподавателем: 64 академических часа
- Самостоятельная работа: 16 академических часов*
Программа курса «Инженер по машинному обучению: Профессиональный стандарт. Инструментарий B2B» разработана в соответствии с федеральным государственным образовательным стандартом среднего профессионального образования по специальности 09.02.13 Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта.
По окончании курса выдается удостоверение о повышении квалификации (при условии предоставления слушателем при наличии копии диплома о высшем образовании и других необходимых для оформления документов).
Вы можете пройти обучение очно в комфортном классе в Москве и в онлайн формате, общаться с преподавателем и другими слушателями, задавать вопросы и комментировать ответы, а записи занятий доступны в любое время суток, вне зависимости от погодных условий, что позволит вам учиться в любом удобном для вас месте.
Основные термины:
Машинное обучение (Machine Learning, ML) – направление искусственного интеллекта, в котором алгоритмы обучаются на данных и находят закономерности, позволяющие делать прогнозы или принимать решения без жёсткого программирования.
Обучение с учителем (Supervised Learning) – подход, при котором модель обучается на размеченных данных, где для каждого примера известен правильный ответ.
Обучение без учителя (Unsupervised Learning) – подход, при котором алгоритм ищет скрытые структуры в данных без заранее известных меток.
Регрессия – метод предсказания числовых значений на основе входных данных.
Классификация – задача распределения объектов по известным категориям.
Кластеризация – объединение объектов в группы по степени схожести.
Переобучение – ситуация, когда модель машинного обучения слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, что приводит к плохой работе на новых данных.
Регуляризация – методы, позволяющие избежать переобучения и повысить обобщающую способность модели.
Ансамбли моделей – комбинация из нескольких моделей или алгоритмов для повышения точности и устойчивости решений.
Уровень сложности курса
Профессиональный
Кому полезен курс
- разработчикам, желающим освоить машинное обучение;
- бизнес-аналитикам с опытом программирования, для перехода от описательной аналитики к созданию прогнозных моделей для повышения точности и эффективности бизнес-рекомендаций;
- инженерам, планирующим перейти в Data Science.
- бизнес-аналитикам с опытом программирования, для перехода от описательной аналитики к созданию прогнозных моделей для повышения точности и эффективности бизнес-рекомендаций;
- инженерам, планирующим перейти в Data Science.
Необходимая подготовка
- Владеть навыками работы с ОС Windows XP и выше, уметь управлять файлами и папками документов.
- Обучение предполагает выполнение практических заданий на языке программирования Python, поэтому требуется владение этим языком программирования. Рекомендуем пройти обучение на курсах: MT_Python__bas «Программирование на языке Python. Базовый курс».
- MT_Python__OOP «Программирование на языке Python: Объектно-ориентированное программирование (ООП)»
- Желательно понимание базовых математических концепций в объеме стандартной вузовской программы (основы математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей), однако ключевые концепции будут дополнительно разобраны и пояснены в процессе обучения.
Зачисление на курс проводится по итогам предварительного тестирования.
Учебно-методические материалы
Электронные учебные пособия на русском языке
Ваш результат обучения
Вы изучите:
- Как предобрабатывать данные и готовить их для построения моделей: работа с неполными и зашумленными данными.
- Основные типы задач машинного обучения и как подбирать методы решения для конкретной бизнес-задачи.
- Принципы работы ключевых алгоритмов – от линейной регрессии и k-ближайших соседей до случайного леса и градиентного бустинга.
- Как оценивать качество моделей, интерпретировать результаты их работы;
- Что такое «переобучение» модели, почему это плохо и как его можно избежать;
- Методы уменьшения размерности данных и визуализации их взаимосвязей.
- Техники построения ансамблевых моделей для максимизации точности прогноза.
- Основы нейронных сетей и введение в библиотеки TensorFlow и PyTorch.
Вы получите:
- Основные типы задач машинного обучения и как подбирать методы решения для конкретной бизнес-задачи.
- Принципы работы ключевых алгоритмов – от линейной регрессии и k-ближайших соседей до случайного леса и градиентного бустинга.
- Как оценивать качество моделей, интерпретировать результаты их работы;
- Что такое «переобучение» модели, почему это плохо и как его можно избежать;
- Методы уменьшения размерности данных и визуализации их взаимосвязей.
- Техники построения ансамблевых моделей для максимизации точности прогноза.
- Основы нейронных сетей и введение в библиотеки TensorFlow и PyTorch.
Вы получите:
- Чёткое понимание полного цикла проекта машинного обучения: от постановки бизнес-задачи и сбора данных до обучения модели и оценки качества ее работы.
- Умение самостоятельно готовить данные и строить прогнозные модели для решения реальных бизнес-задач.
- Практический опыт работы с ключевыми библиотеками Python для анализа данных: Pandas для анализа, Scikit-learn для ML-моделей, Matplotlib/Seaborn для визуализации.
- Навык правильной оценки и интерпретации результатов моделей, используя профессиональные метрики (MSE, F1-score, Accuracy).
- Уверенность в выборе и настройке наиболее подходящего алгоритма под конкретную бизнес-проблему.
- Опыт создания своей первой нейронной сети для решения задач классификации.
- Готовые к использованию примеры кода и Jupyter Notebooks с реализацией всех разобранных алгоритмов и кейсов.
- Умение самостоятельно готовить данные и строить прогнозные модели для решения реальных бизнес-задач.
- Практический опыт работы с ключевыми библиотеками Python для анализа данных: Pandas для анализа, Scikit-learn для ML-моделей, Matplotlib/Seaborn для визуализации.
- Навык правильной оценки и интерпретации результатов моделей, используя профессиональные метрики (MSE, F1-score, Accuracy).
- Уверенность в выборе и настройке наиболее подходящего алгоритма под конкретную бизнес-проблему.
- Опыт создания своей первой нейронной сети для решения задач классификации.
- Готовые к использованию примеры кода и Jupyter Notebooks с реализацией всех разобранных алгоритмов и кейсов.
Программа курса
1. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение
1.1 Искусственный интеллект (ИИ) в повседневной жизни
1.2 Области применения ИИ в бизнесе: анализ клиентских данных, оптимизация цепочек поставок, автоматизация документооборота, прогнозирование спроса
1.3 Определение искусственного интеллекта
1.4 Основные направления в ИИ: машинное обучение, нейросети
1.5 Классификация данных для машинного обучения
1.6 Классификация методов МО: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением
1.7 Практическая работа. Введение в Jupyter Notebook и основные библиотеки Python для анализа данных
2. Простейшие алгоритмы машинного обучения
2.1 Идея обучения по примерам
2.2 Метод k-ближайших соседей (kNN): принцип работы, метрики расстояний, примеры на числовых и категориальных данных
2.3 Модифицированные алгоритмы kNN
2.4 Ограничения и области применения kNN
2.5 Практическая работа. Применение алгоритма kNN для прогноза вероятности одобрения кредита клиенту
3. Обучение с учителем. Задача регрессии
3.1 Постановка задачи регрессии
3.2 Понятие функции потерь и ее оптимизация
3.3 Линейная регрессия
3.4 Оценка качества модели
3.5 Градиентный спуск: идея, обновление параметров
3.6 Скорость обучения и ее влияние
3.7 Стохастический градиентный спуск
3.8 Полиномиальная регрессия
3.9 Практическая работа. Прогнозирование продаж по историческим данным
4. Обучение с учителем. Задача классификации
4.1 Постановка задачи бинарной классификации
4.2 Логистическая регрессия: функция потерь, сигмоида и вероятность, порог принятия решений
4.3 Метрики качества классификации
4.4 Практическая работа. Прогноз вероятности оттока клиента
5. Обучение без учителя
5.1 Постановка задачи кластеризации
5.2 Метод k-средних: алгоритм, метод локтя
5.3 Иерархическая кластеризация
5.4 Кластеризация на основе плотности
5.5 Интерпретация кластеров и проверка качества
5.6 Сжатие размерности и визуализация данных: метод главных компонент (PCA), метод t-SNE
5.7 Практическая работа. Выделение групп пользователей по поведению
6. Предобработка данных
6.1 Очистка и подготовка исходных данных
6.2 Масштабирование признаков
6.3 Кодирование категориальных переменных
6.4 Работа с пропущенными значениями
6.5 Обнаружение и обработка выбросов
6.6 Практическая работа. Подготовка данных о жилых домах
7. Оценка моделей и регуляризация
7.1 Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
7.2 Кросс-валидация
7.3 Переобучение и недообучение
7.4 Регуляризация моделей (L1, L2)
7.5 Отбор признаков и сокращение размерности
7.6 Практическая работа. Выбор ключевых факторов, влияющих на стоимость сделки
8. Деревья решений и ансамбли моделей
8.1 Алгоритм дерева решений
8.2 Случайный лес (Random Forest)
8.3 Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM)
8.4 Сравнение производительности ансамблей
8.5 Практическая работа. Оценка кредитного риска клиентов
9. Рекомендательные системы
9.1 Принципы рекомендательных систем
9.2 Контентные методы
9.3 Коллаборативная фильтрация
9.4 Гибридные методы
9.5 Метрики качества рекомендаций
9.6 Практическая работа. Персонализированные рекомендации товаров в e-commerce
10. Основы нейросетевых архитектур
10.1 Искусственный нейрон
10.1 Многослойные перцептроны (MLP)
10.1 Обратное распространение ошибки
10.1 Основы TensorFlow и PyTorch
10.1 Краткий обзор CNN и RNN
10.1 Практическая работа. Основы нейросетевых архитектур в PyTorch. Автоматическая классификация изображений товаров.
1.1 Искусственный интеллект (ИИ) в повседневной жизни
1.2 Области применения ИИ в бизнесе: анализ клиентских данных, оптимизация цепочек поставок, автоматизация документооборота, прогнозирование спроса
1.3 Определение искусственного интеллекта
1.4 Основные направления в ИИ: машинное обучение, нейросети
1.5 Классификация данных для машинного обучения
1.6 Классификация методов МО: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением
1.7 Практическая работа. Введение в Jupyter Notebook и основные библиотеки Python для анализа данных
2. Простейшие алгоритмы машинного обучения
2.1 Идея обучения по примерам
2.2 Метод k-ближайших соседей (kNN): принцип работы, метрики расстояний, примеры на числовых и категориальных данных
2.3 Модифицированные алгоритмы kNN
2.4 Ограничения и области применения kNN
2.5 Практическая работа. Применение алгоритма kNN для прогноза вероятности одобрения кредита клиенту
3. Обучение с учителем. Задача регрессии
3.1 Постановка задачи регрессии
3.2 Понятие функции потерь и ее оптимизация
3.3 Линейная регрессия
3.4 Оценка качества модели
3.5 Градиентный спуск: идея, обновление параметров
3.6 Скорость обучения и ее влияние
3.7 Стохастический градиентный спуск
3.8 Полиномиальная регрессия
3.9 Практическая работа. Прогнозирование продаж по историческим данным
4. Обучение с учителем. Задача классификации
4.1 Постановка задачи бинарной классификации
4.2 Логистическая регрессия: функция потерь, сигмоида и вероятность, порог принятия решений
4.3 Метрики качества классификации
4.4 Практическая работа. Прогноз вероятности оттока клиента
5. Обучение без учителя
5.1 Постановка задачи кластеризации
5.2 Метод k-средних: алгоритм, метод локтя
5.3 Иерархическая кластеризация
5.4 Кластеризация на основе плотности
5.5 Интерпретация кластеров и проверка качества
5.6 Сжатие размерности и визуализация данных: метод главных компонент (PCA), метод t-SNE
5.7 Практическая работа. Выделение групп пользователей по поведению
6. Предобработка данных
6.1 Очистка и подготовка исходных данных
6.2 Масштабирование признаков
6.3 Кодирование категориальных переменных
6.4 Работа с пропущенными значениями
6.5 Обнаружение и обработка выбросов
6.6 Практическая работа. Подготовка данных о жилых домах
7. Оценка моделей и регуляризация
7.1 Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
7.2 Кросс-валидация
7.3 Переобучение и недообучение
7.4 Регуляризация моделей (L1, L2)
7.5 Отбор признаков и сокращение размерности
7.6 Практическая работа. Выбор ключевых факторов, влияющих на стоимость сделки
8. Деревья решений и ансамбли моделей
8.1 Алгоритм дерева решений
8.2 Случайный лес (Random Forest)
8.3 Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM)
8.4 Сравнение производительности ансамблей
8.5 Практическая работа. Оценка кредитного риска клиентов
9. Рекомендательные системы
9.1 Принципы рекомендательных систем
9.2 Контентные методы
9.3 Коллаборативная фильтрация
9.4 Гибридные методы
9.5 Метрики качества рекомендаций
9.6 Практическая работа. Персонализированные рекомендации товаров в e-commerce
10. Основы нейросетевых архитектур
10.1 Искусственный нейрон
10.1 Многослойные перцептроны (MLP)
10.1 Обратное распространение ошибки
10.1 Основы TensorFlow и PyTorch
10.1 Краткий обзор CNN и RNN
10.1 Практическая работа. Основы нейросетевых архитектур в PyTorch. Автоматическая классификация изображений товаров.
! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)
FAQ
Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.
Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.
Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.
Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: 127083, г. Москва, ул. Мишина, дом 35
За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.
Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.
- Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
- Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
- Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
- Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.
По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).
Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.
В основном корпусе в Москве по адресу ул. Мишина, дом 35. Рядом муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.
По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.
Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках.
Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.
Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)
Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.
Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза
экспертиза
Эксперты в обучении:
- Сети передачи данных и связь
- ОС Linux и платформы виртуализации
- Центры обработки данных и СХД
Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой
Расширенный лабораторный полигон для практики
Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам
Образовательный девелопер
Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»
Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды
Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами
Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры
Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!
Оставить заявку
Оставить заявку