Профессия Machine Learning Engineer

О профессии

Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.

Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.

Кому подойдёт этот курс

• Новичкам С нуля освоите Python и SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов.
• Программистам Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
• Начинающим аналитикам Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.

Что даёт профессия ML-инженер?

• Востребованную работу, которой не грозит вымирание Не зря Data Science назвали самой сексуальной профессией XXI века. Причина — всё больше компаний принимают решения на основе данных и используют искусственный интеллект для автоматизации процессов. На ваши навыки всегда будет спрос — опытный Data Scientist может зарабатывать до 500 000 рублей.
• Свободу выбирать направление Вы можете разворачивать нейросети для выявления опасных заболеваний, а если надоест, — перейти в музыкальный стартап и создавать рекомендательный сервис. Сфера применения моделей машинного обучения не ограничивается одним направлением. А ещё тут нет рутины — каждый проект интересен и по-своему уникален.
• Возможность видеть результат своей работы Дата-сайентист прямо влияет на жизнь компаний и людей. Алгоритмы нейросетей рекомендуют сериал на вечер, формируют новостную ленту в соцсетях и прокладывают оптимальный маршрут для курьеров, чтобы груз не застрял в пробке и приехал вовремя.

Чему вы научитесь

• Строить модели машинного обучения Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
• Обучать нейронные сети Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
• Использовать ML-алгоритмы Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы.  Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
• Работать с инструментами анализа данных Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
• Извлекать данные из различных источников Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
• Настраивать инфраструктуру Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.