Ваши результаты после курса: Научитесь строить ML модели на Python и подготовитесь к ML-секции собеседования на Junior Для кого этот курс Полные новички и Junior в ML Аналитики Сможешь решать рабочие задачи с применением ML, создавать собственные проекты Разработчики Быстрее и качественнее будешь приходить к результату, возглавишь ML отдел Менеджеры Сможешь свободно общаться с командой на одном языке, самостоятельно оценивать сроки и результаты работы Перед курсом освежите знания или попробуйте разобраться с нуля в необходимой для старта базе: 1.Что такое матрицы и как их перемножать 2.Что такое производная и как ее считать 3.Что такое градиент функции, и куда он направлен 4.Что такое матожидание и дисперсия и как их оценивать по выборке 5.Что такое нормальное распределение, откуда оно берется и зачем нужно 6.Как поставить себе на компьютер Jupyter Notebook и как писать на Python циклы, условные операторы, вывод на печать, как и зачем импортировать библиотеки Программа курса Модуль 1. Предварительные сведения из математики и программирования Модуль 2. Алгоритмы машинного обучения Модуль 3. Оценка качества Модуль 4. Разбор и практика решений задач с собеседований
