ДО Профессия Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer остаётся одной из самых востребованных профессий: на hh.ru открыто более 2 000 вакансий для ML-инженеров. Курс GeekBrains построен так, чтобы человек без опыта работы с данными за 12 месяцев дошёл до уровня Junior и собрал портфолио, которое можно показывать работодателю. По данным школы, опытные дата-сайентисты зарабатывают до 500 000 рублей.

Обучение начинается с курса «Введение в Data Science» — 158 часов практики. Вы разберётесь, с чего начинается работа с данными, освоите Excel и Python с библиотекой Pandas, научитесь получать данные из файлов, через API, базы данных и SQL, познакомитесь с Power BI и разведочным анализом: очисткой, визуализацией и feature engineering.

Блок «Machine Learning Junior» добавляет 106 часов практики с основными терминами и постановкой задач. Вы отработаете алгоритмы регрессии, классификации и кластеризации, разберёте метод k-средних и DBSCAN, научитесь выгружать данные и делать первичный анализ текстов.

Продвинутая часть программы — «Machine Learning Advanced» (38 часов практики) и «Deep Learning» (40 часов). Здесь вас ждут AutoML, нейронные сети для Computer Vision и NLP, рекомендательные системы с коллаборативной фильтрацией, прогнозирование временных рядов и ансамблевые методы: стекинг, бэггинг и бустинг. Модели вы будете обучать на GPU.

Курс на выбор закрепляет специализацию: Natural Language Processing с языковыми моделями вроде Bert и Elmo либо Computer Vision с распознаванием объектов, лиц и эмоций. Математическую базу закрывают дополнительные модули — основы математики для Data Science со средой SymPy, статистика и теория вероятностей, включая продвинутый уровень.

Инструментальный стек курса — Python, numpy, pandas, scikit-learn, SQL, Hadoop и Hive, GitLab, FastAPI и Airflow. В портфолио войдут четыре проекта: модель предсказания спроса на аренду автомобилей, модель кредитного риск-менеджмента, поиск дублирующихся объявлений на онлайн-платформе и предсказание оттока в соцсети для музыкантов.