[MLinside] Base ML / Базовый курс ML. Тариф 1 (Илья Ирхин, Виктор Кантор)

​

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