ДО Профессия Machine Learning Engineer

Освойте создание машинных моделей и обучение нейронных сетей для анализа больших данных

Изучите методы построения прогностических моделей, применимых в бизнесе, медицине и промышленном секторе, а также научитесь обрабатывать и интерпретировать масштабные массивы информации.

Комплекс необходимых инструментов

• Python — универсальный язык для аналитики и машинного обучения
• NumPy — работа с многомерными массивами и математическими операциями
• Pandas — эффективное управление и преобразование данных
• Scikit-learn — библиотеки для классических алгоритмов машинного обучения
• Hadoop и Hive — системы для обработки больших данных
• SQL — извлечение информации из баз данных
• GitLab — управление версиями кода и совместная работа
• Excel — анализ и визуализация данных
• PyCharm — интегрированная среда разработки
• Jupyter Notebook — интерактивная работа с кодом и данными
• FastAPI — создание быстрых API для моделей
• Airflow — оркестрация процессов обработки данных

Ключевые навыки для профессионального роста

• Обучение моделей машинного обучения классическими методами
• Получение данных из разнообразных источников: файлы, API, базы данных
• Разработка рекомендательных алгоритмов, улучшающих пользовательский опыт
• Очистка, трансформация и подготовка данных для дальнейшего анализа
• Построение сквозных пайплайнов от сбора до конечного результата
• Выполнение разведывательного анализа для выявления закономерностей
• Визуализация информации с помощью Pandas и Matplotlib
• Применение нейросетевых подходов для моделирования сложных задач
• Feature engineering: оценка значимости признаков, отбор и снижение размерности
• Решение задач обработки естественного языка и компьютерного зрения с использованием традиционных и глубоких методов обучения

Практические проекты для вашего портфолио

• Анализ и обработка данных сервиса аренды автомобилей
• Создание модели оценки кредитного риска для финансовых организаций
• Разработка системы выявления дубликатов объявлений на интернет-платформе
• Прогнозирование оттока пользователей в музыкальной социальной сети