Машинное обучение ML для практикующих специалистов от Карпов курсы

    Карпов курсы
    Стоимость курса
    170 000 Р
    Длительность
    7.5 месяцев
    Сертификат
    Да
    Начало курса
    В любой момент
    Трудоустройство
    Содействие

    Кому подойдет

    • Для тех, кто имеет опыт в машинном обучении

    Программа обучения

    РАНЖИРОВАНИЕ И МАТЧИНГ

    Алгоритмы автоматического сопоставления объектов позволяют решать множество важных задач бизнеса: выявление товаров-дублей, объединение данных о покупателях в онлайне и офлайне, анализ и мониторинг цен конкурентов. Разберём различные кейсы применения систем матчинга и ранжирования, рассмотрим технические тонкости их архитектур, познакомимся с передовыми подходами к обучению моделей и реализуем свою систему поисковых подсказок.

    ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ

    Эффективность деятельности многих компаний зависит от способности устанавливать оптимальные цены на продукцию с учётом различных факторов и изменений, происходящих на рынке. Научимся предсказывать ценовые диапазоны, рассмотрим актуальные для ценообразования метрики, познакомимся с «многорукими бандитами» и обучим одного из них выбирать стратегию расчёта цен для оптимизации выручки и маржинальности продаж.

    UPLIFT-МОДЕЛИРОВАНИЕ

    Сегментация потребителей по чистому эффекту от маркетингового воздействия позволяет бизнесу сосредоточить рекламный бюджет на клиентах, готовых выполнить целевое действие только при наличии коммуникации. Научимся оценивать величину этого эффекта с помощью uplift-моделей, разберём интересные кейсы из практики, спроектируем библиотеку факторов и построим свой алгоритм для поиска оптимальной аудитории.

    ПРОДВИНУТОЕ A/B-ТЕСТИРОВАНИЕ

    Важными задачами в A/B-тестировании являются ускорение тестов и повышение их чувствительности. Это позволяет компаниям быстрее внедрять позитивные изменения и вовремя отказываться от негативных. Научимся применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов, рассмотрим полный пайплайн тестирования и реализуем свой сервис для оценки экспериментов.

    СЦЕНАРИИ ДЕПЛОЯ ML-СЕРВИСОВ

    ML-инженеру важно уметь интегрировать свои решения в существующую инфраструктуру с учётом высоких требований к производительности и отказоустойчивости приложений. Рассмотрим различные сценарии развёртывания сервисов, обсудим принципы их проектирования и поддержания с точки зрения современного бэкенда и научимся грамотно выводить приложения в продакшн.

    РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

    Сегодня рекомендательные системы встречаются во многих приложениях, где есть поиск и персонализация. Мы разберёмся, как построить свою рекомендательную систему, используя все возможные знания о пользователях и объектах рекомендации. На практике научимся использовать алгоритмы контентной фильтрации, матричной факторизации, обучим глубокие сети и модели ранжирования. А потом — рассмотрим проблемы, которые могут возникать в проде.

    Отзывы о школе 2

    5 из 5
    2
    0
    0
    0
    0
    Сортировать:
    Дате публикации
    • Дата публикации
    • Популярности
    • Сначала положительные
    • Сначала отрицательные
    • Наталья 12 августа 2023

      Как тестировщик с опытом работы несколько лет в сфере айти, я почувствовала усталость от монотонности работы по поиску багов и желание построить что-то красивое и полезное самостоятельно. Начала с изучения нескольких курсов по JS,HTML, CSS однако чувствовала неуверенность в своих знаниях и решила найти курс, который дает не только базовые знания, но и практический опыт, который пригодится в работе. Мой выбор пал на курс Frontend на Карпов курсы в силу интересного содержания и обещания дать все необходимые навыки для повседневных задач. Меня также увлекли высококачественные видео на Youtube, в которых преподаватели предоставляли доступную полезную информацию. Сейчас, обучаясь на этом курсе, я уверена, что получаю именно то, что обещано в описании. Лекции содержат множество полезной информации, которую я не найду в других учебных материалах, а подача материала четкая и не затянутая - видно, что лекции предельно точно подготовлены. Задания зачастую вызывают у меня сложности, но мне нравится бороться с ними и я учусь на примере выполнения заданий. Мини-проекты разработаны таким образом, чтобы мы применяли знания, полученные в каждом модуле. Благодаря ним я поборола свой страх перед созданием кода с нуля. Теперь я уверена в своих знаниях и думаю, что на своей первой работе в качестве фронтенд-разработчика я справлюсь с задачами и принесу пользу. Желаю нам всем успехов в этом интересном и нелегком пути становления профессионалом в области веб-разработки!

      Был ли отзыв полезен?
    • Виталий 4 июня 2023

      Благодаря курсам "Аналитик данных" и "Симулятор аналитика" на платформе Карпов курсы, мне удалось значительно улучшить свой профессиональный уровень в области аналитики данных. Кроме того, на курсе "Инженер данных" я смог дополнить свой набор навыков. Особенно я хотел бы отметить курс "Симулятор аналитика". Кроме того мне понравилось наличие множества новых инструментов и тем, которые можно было использовать в работе сразу после прохождения курса. Благодаря помощи преподавателей и эффективной методике курса, мне уже после выполнения первого задания удалось создать метрики и систему мониторинга в нашей компании. Это было невероятно полезным, так как сразу запустилось практическое применение учебной программы, что помогло мне значительно расширить свой профессиональный опыт. В настоящее время я работаю в продуктовой команде и сталкиваюсь с огромным количеством продуктов, функций, API-интеграций и многим другим. Однако благодаря курсам в этой школе, я смог наладить систему мониторинга на основе Qlik Sense, придумал новые метрики для одного из наших продуктов и успешно использую GitLab. Эти знания и навыки помогают мне в работе на проектах с большим объемом данных и повышают мою профессиональную ценность.

      Был ли отзыв полезен?
    Посмотреть все отзывы о Карпов курсы