Факультет искусственного интеллекта от GeekBrains
За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. С помощью методов машинного обучения они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Факультет искусственного интеллекта поможет стать таким специалистом с нуля и найти вам работу.
Освойте Data Science с нуля и получите востребованную профессию
После учебы вы сможете работать по специальностям:
- Data Scientist
- Data Analyst
- Machine Learning Engineer
- Computer Vision-специалист
- NLP-специалист
Обучение с нуля до уровня Junior со стажировкой или реальным проектом
Программа курса
1 год
1. Четверть
Создание инфраструктуры
Вы начнете осваивать технические основы профессии: поиск информации и основные операции с файлами, научитесь создавать и оптимизировать сложные запросы.
Курсы:
- Основы языка Python
- Linux. Рабочая станция
- Базы данных
- Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
- Как учиться эффективно. Видеокурс от методистов GeekUniversity
2 четверть
Сбор данных и статистическое исследование
Научитесь решать задачи по комбинаторике и узнаете о видах распределений и методах проверки статистических гипотез. Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа.
Курсы:
- Библиотеки Python для Data Science: продолжение
- Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
- Введение в математический анализ
- Теория вероятностей и математическая статистика
3 четверть
Математика для Data Scientist-a
В третьей четверти вы заложите прочный математический базис для будущей профессии через решение задач оптимизации и изучение алгоритмов машинного обучения.
Курсы:
Линейная алгебра
Алгоритмы анализа данных
4 четверть
Машинное обучение. Совместно с компанией МегаФон
Научитесь решать бизнес-задачи с помощью машинного обучения: предсказывать количество заказов, прогнозировать отток клиентов, оценивать эффективность моделей и повышать их качество.
Курсы:
Машинное обучение в бизнесе
Рекомендательные системы
Видеокурс от Megafon + курсовой проект
2 год
1 четверть Нейронные сети
Научитесь решать задачи ML с данными из соцсетей, геоданными, применением графов, познакомитесь с нейронными сетями.
Курсы:
Введение в нейронные сети
Фреймворки для разработки искусственных нейронных сетей
2 четверть
Задачи искусственного интеллекта. Совместно с компанией NVIDIA
Вы изучите продвинутые архитектуры сверточных нейронных сетей и компьютерное зрение.
Курсы:
Введение в обработку естественного языка
Введение в компьютерное зрение
Курсы вне четверти
Предметы с индивидуальным выбором даты старта
Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения.
Курсы:
Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle
Git. Базовый курс
Как студенту GeekUniversity найти свою первую работу
История развития искусственного интеллекта. Видеокурс
Алгоритмы и структуры данных на Python. Интерактивный курс
Введение в высшую математику
Методы оптимизации
Системы машинного обучения в Production
Почему выбирают Geekbrains
Живое общение
В курсе 70% вебинаров с преподавателями: вы сможете задать вопросы по теме и быстро получить обратную связь.
Актуальная программа
Каждый месяц мы обновляем материал, чтобы вы получали актуальные знания.
Постоянная практика
Вы сможете тренироваться на наших учебных стендах — специальной инфраструктуре, и добавите 12 кейсов в портфолио.
Методические материалы
После каждого занятия вы получите методички в формате Jupiter Notebook — это мощный инструмент для интерактивных вычислений.
Что будет на курсе?
Факультет искусственного интеллекта поможет освоить современные технологии и компетенции Data Science за полтора года практического обучения
Python
Numpy
Jupyte
r
Docker
Tensorflow
Pandas
SQL
Git
Keras
Matplotlib
Linux
PyTorch
Scikit-learn
PyCharm
Scrapy
Seaborn
Beautiful soup
MongoDB
spaCy
OpenCV
На факультете искусственного интеллекта вы получите:
Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)
Опыт построения моделей прогнозирования цен и спроса
Опыт сегментации, кластеризации и классификации клиентской базы
Владение методами прикладной статистики, теории вероятностей
Опыт построения скоринговых моделей
Опыт формирования отчетов анализа данных
Опыт построения рекомендательных систем
Знание алгоритмов и структур данных
Знание библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit)
Умение писать «чистый» код
Кураторы курса
Применял технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в Сбербанке и Росбанке, компаниях Equifax и Dentsu Aegis Network Russia.
Эксперт в области нейронных сетей и машинного обучения, спикер на образовательных и научно-популярных мероприятиях. Опыт в Deep Learning – с 2012 года. Закончил ВМиК МГУ. Ранее работал в исследовательском центре Samsung.
Разрабатывает IT-решения по автоматизации процессов учёта наличия и движения людей и технических средств для Министерства обороны РФ. За 20 лет в IT писал программы на более чем 30 языках программирования
Работал в компании NetCracker: получил опыт инженера NIX-систем и тренера-эксперта, преподавал курсы «Linux and UNIX Basic» и «Файловые системы».
Строит дашборды для планирования ассортимента сети «Пятёрочка», создаёт пайплайн по обработке данных от витрины до продакшна, исследует данные для запуска моделей. До этого работала в компании «Платформа ОФД».
К. т. н., доцент кафедры «Системы автоматического управления и электротехника» Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана (калужский филиал). Отвечает за модуль интеллектуальной обработки информации.
Часто задаваемые вопросы
Какой требуется опыт для обучения?
Наши образовательные программы ориентированы на тех, кто хочет с нуля освоить профессиональные навыки. Для обучения начальной подготовки или базовых знаний не требуется.
Какие минимальные требования к оборудованию и программному обеспечению?
Для учебы необходим компьютер с двухъядерным процессором частотой от 1.8 ГГц с оперативной памятью от 2 Гб (желательно 4 Гб), место на жестком диске от 4 Гб. Для работы с вебом рекомендуется 6 Гб и выше. На нем должна быть установлена любая современная операционная система. Для работы необходимо установить Java Development Kit под соответствующую ОС. Среда разработки: IntelliJ IDEA, но также допускается NetBeans, Eclipse, Android Studio.
Как проходит обучение?
Уроки проходят в формате online-трансляций, несколько раз в неделю в вечернее время по Москве. Преподаватель объясняет темы, все его действия отображаются на экране. Студенты задают вопросы и обсуждают материал в чате. В конце каждого урока студенты получают практические задания. Преподаватель оценивает их и обсуждает плюсы и минусы на следующем занятии. Некоторые курсы будут представлены в виде заранее записанных видеолекций.
Можно ли делать перерывы в обучении?
Между курсами можно делать перерывы и регулировать интенсивность своего развития по мере усвоения знаний. Мы рекомендуем не записываться на все курсы сразу, а проходить их последовательно и работать на результат.
Гарантированное трудоустройство
Как вы найдете работу с помощью GeekUniversity
Дадим необходимые знания
Вы получите все навыки на курсах основного обучения и факультативах от компаний-партнёров.
Вместе оформим резюме
Вы подадите заявку в сервис трудоустройства, а HR-специалисты GeekBrains помогут создать резюме, которое выделит вас среди других кандидатов.
Предложим подходящие вакансии
Вы будете рассматривать предложенные нами позиции, откликаться на вакансии из раздела «Карьера» и участвовать в поиске идеального места работы.
Поможем получить работу мечты
Мы дадим советы по прохождению собеседования. И поздравим с оффером 🙂
Наши ученики трудоустроились в компании
Документы о квалификации
Вы получите диплом о профессиональной переподготовке
GeekBrains проводит обучение на основании государственной лицензии № 040485.
По результатам успешного завершения обучения выдает выпускникам диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации, а также именной электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.Ru Group.
Отзывы
Отзывов пока нет.