Основы Python и машинное обучение

Для кого эти курсы

• IT- специалисты, желающие сменить или расширить свою квалификацию;
  
• работники бюджетных организаций;
  
• безработные, в том числе незарегистрированные;
  
• граждане в декрете;
  
• инвалиды.

Актуальность / ценность программы

В настоящее время навыки программирования являются чрезвычайно востребованными, поэтому обретение таких навыков и знакомство с ключевыми технологиями создания ИТ-продуктов, таких как, например, веб-приложение, использующее модель машинного обучения, является актуальной задачей. Ведь одним из основных результатов работы специалиста в области создания ИТ-продуктов может быть разработанная им модель машинного обучения. При этом часто такой специалист создает свою модель под какой-либо заказ или под какую-либо целевую аудиторию пользователей его модели. Например, модель для прогнозирования цен аренды жилья в городе X, будет интересна некоторой группе риэлторов, арендодателей и потенциальных пользователей жилья в этом городе. Крайне маловероятно, что все представители группы пользователей машинной модели имеют навыки работы с данными на уровне разработчика модели. Следовательно, для разработчика модели актуальным является навык адекватного представления своих результатов. Наилучшим способом в настоящее время для этой цели является веб-приложение: его не нужно устанавливать на пользовательский компьютер, оно доступно с любой точки и любому желающему. Однако среди различных онлайн курсов в интернете отсутствуют такие, которые бы давали оптимальный набор практических навыков для освоения программирования с целью построения веб-приложений, ориентированных на любой круг пользователей: от продвинутых, до самых начинающих.

Содержание программы

Образовательная программа состоит из трех модулей

• Модуль 1. Основы языка Python (120 ч.). В модуле рассматриваются основные особенности языка Python. Первая лекция посвящена общим вопросам программирования на Python. Во второй лекции рассмотрены динамическая типизация и типы данных в языке Python. В третьей лекции рассмотрены такие структуры данных языка Python, как списки и кортежи, а также циклы for и while. В четвертой лекции рассмотрены такие структуры данных языка Python, как словари и множества, а также функции. Пятая лекция посвящена области видимости имен и работе с модулями. Шестая лекция затрагивает вопросы объектно-ориентированного программирования. Седьмая лекция знакомит с основами баз данных, без знания которых программисту в современных реалиях не обойтись.
• Модуль 2. Введение в библиотеки обработки данных (65 ч.). Восьмая лекция курса посвящена введению в библиотеку обработки данных Numpy. Девятая лекция курса посвящена введению в библиотеку обработки данных Pandas. Десятая лекция посвящена вопросам визуализации данных.
• Модуль 3. Развертывание простой модели машинного обучения (65 ч.). Одиннадцатая лекция курса посвящена общим вопросам создания веб-приложений. Двенадцатая лекция курса посвящена введению в машинное обучение. Тринадцатая лекция рассматривает вопросы реализации простого веб-приложения, с применением библиотеки машинного обучения Scikit-learn и микрофреймворка Flask. По завершению каждого модуля слушателям предлагается пройти тестирование. Кроме того, курс предусматривает выполнение десяти лабораторных работ слушателями.

В результате обучения обучающиеся будут

• владеть базовыми навыками программирования на Python;
  
• понимать основные особенности применения библиотек обработки данных, а именно Numpy, Pandas и Scikit-Learn;
  
• знать основные этапы создания модели машинного обучения;
  
• уметь развертывать модель машинного обучения в виде веб-приложения.

Как записаться на курсы

• заполните анкету, чтобы проверить право на участие в проекте и размер скидки;
  
• дождитесь одобрения заявки и запишитесь на интересный курс;
  
• оплатите стоимость обучения с учетом скидки - самостоятельно или за счет работодателя;
  
• пройдите обучение и получите документ о дополнительном образовании.