Курс «Машинное обучение и анализ данных» от сотрудников Яндекса

Запущен новый набор на онлайн-курс «Машинное обучение и анализ данных» от сотрудников Яндекса. Организатор обучения — ФРОО.

Чему научат?

Студенты изучат технологии и алгоритмы, с помощью которых можно решать реальные проблемы бизнеса. В рамках финального проекта можно будет реализовать одну из задач, с которыми сталкиваются практикующие специалисты:

1. Прогнозирование временных рядов. Это не только оценка значений показателей в будущем на основе прошлого, но и прогнозирование спроса на товар, аудитории рекламных баннеров, и, например, цен акций на фондовом рынке.
2. Изучение поведения пользователей. С помощью больших данных поймёте, как удерживать пользователей и почему они уходят.
3. Анализ текста. Научитесь классифицировать тональность (эмоциональную окраску) текстов, а также разбирать текст на ключевые слова.
4. Создание рекомендательных систем. К этой теме относятся задачи ранжирования информации для пользователя и рекомендации определённого контента, например, фильмов, музыки или товаров в Интернете.

А что после курса?

Организаторы сообщают, что Яндекс и другие крупные технологические компании рассмотрят резюме выпускников в первую очередь. Для этого нужно отправить на сайт свои данные, приложить сертификат об окончании обучения по специализации и резюме, а остальную работу сделают они.

Кто ведёт?

Эксперты по машинному обучению:

• Константин Воронцов — доктор физико-математических наук, профессор РАН, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН, преподаватель ШАД.
• Вадим Стрижов — доктор физико-математических наук, доцент МФТИ, ведущий научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН.
• Евгений Рябенко — Research scientist в Facebook. Был аналитиком в Yandex Data Factory.
• Евгений Соколов — руководит разработкой системы рекомендаций в Яндекс.Дзене.
• Виктор Кантор — консультант Яндекс.Такси.
• Эмели Драль — Chief Data Scientist в Mechanica AI. Раньше руководила анализом больших данных в Yandex Data Factory.

Как будет проходить?

Дистанционно. Длительность курса рассчитана на 8 месяцев, но вы можете проходить в удобном для вас темпе. Будьте готовы освободить в среднем 3–6 часов в неделю на обучение.

Как попасть?

Записаться на курс на официальном сайте.