Регистрация на БЕСПЛАТНЫЕ ВЕБИНАРЫ
Серия вебинаров этим летом
От базовых понятий к практическим навыкам: серия практикумов по машинному обучению
От базовых понятий к практическим навыкам: серия практикумов по машинному обучению
Академия ИИ
Идёт набор в группы
Получи практические знания и навыки в области машинного обучения и искусственного интеллекта от экспертов-практиков в разработке и аналитике в режиме реального времени
Получи практические знания и навыки в области машинного обучения и искусственного интеллекта от экспертов-практиков в разработке и аналитике в режиме реального времени
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Вы научитесь
Эффективно работать
с данными
при помощи ИИ
с данными
при помощи ИИ
Уйти в ИТ и добиться
успеха в работе
с данными
успеха в работе
с данными
Формат обучения
Живое online-обучение
В ходе обучения ведется активная работа под руководством опытных преподавателей. Только живой эфир!
Много практики
В каждом блоке разбирается теория и ведётся практическая работа. В части случаев предполагается групповая работа под руководством преподавателя.
Материалы и бонусы
- Видеозапись занятий будет доступна в течение трех месяцев
- Авторские материалы предоставляются по каждой теме. Их можно сразу применять в работе
- Развивающая обратная связь по результатам обучения дается каждому студенту
программа обучения
Ступень 1.
Как использовать
машинное обучение?
Как использовать
машинное обучение?
Вводный блок
СВЕТЛАНА МЕДВЕДЕВА
Аудитория тренинга: начинающие специалисты, планирующие работу в области анализа данных и машинного обучения;
специалисты различных областей, где возможно применение машинного обучения (маркетологи, менеджеры и др.)
Результат: слушатели познакомятся с задачами, которые можно решать с помощью машинного обучения,
научатся проводить предобработку данных и строить модели машинного обучения.
Длительность обучения составит 15 занятий. Два занятия в неделю по 3 академических часа.
специалисты различных областей, где возможно применение машинного обучения (маркетологи, менеджеры и др.)
Результат: слушатели познакомятся с задачами, которые можно решать с помощью машинного обучения,
научатся проводить предобработку данных и строить модели машинного обучения.
Длительность обучения составит 15 занятий. Два занятия в неделю по 3 академических часа.
Ступень 2.
Нейронные сети и временные ряды
Нейронные сети и временные ряды
Стандартный блок
СВЕТЛАНА МЕДВЕДЕВА
Аудитория тренинга: специалисты, уже знакомые с основами применения машинного обучения
Результат: углубленное понимание области, отработка навыков работы над практическими задачами
Длительность блока "Нейроные сети" - 14 занятий по 4 академических часа.
Длительность блока "Временные ряды" - 10 занятий по 4 академических часа.
Результат: углубленное понимание области, отработка навыков работы над практическими задачами
Длительность блока "Нейроные сети" - 14 занятий по 4 академических часа.
Длительность блока "Временные ряды" - 10 занятий по 4 академических часа.
Интенсив по
Data Science
Data Science
Интенсивное обучение
АНТОН ЗУБОЧЕНКО
Аудитория тренинга: новичкам, Python программистам, другим IT-специалистам
Длительность блока: 68 академических часов
- Слушатели научатся:
- программировать на Python
- Использовать современные библиотеки для анализа данных и линейной алгебры
- Использовать на практике теорию вероятностей и знания статистики
- Понимать процессы протекающие в машинном обучении используя математический анализ
- Проводить разведочный анализ данных и инжиниринг данных
- Использовать как самые простые и ординарные алгоритмы машинного обучения, так и сложные
- Писать собственные нейронные сети в computer vision и nlp
- Решать задачи из реальной жизни
- Не бояться проходить собеседования при поиске работы
Длительность блока: 68 академических часов
кому подойдет обучение
Начинающим специалистам, планирующим работу в области анализа данных
и машинного обучения
и машинного обучения
Специалистам различных областей, где возможно применения машинного обучения (маркетологи, менеджеры и другие специальности)
Профессионалам в области аналитики и работы с данными, которые хотят повысить свой уровень знаний и отвечать современным требованиям
Обучение на образовательной
платформе УЦ РДТЕХ
платформе УЦ РДТЕХ
ОТЗЫВЫ
Ирина Артемова
Профессиональные достижения:
- 14 летний опыт работы в Ростелекоме
- Более 12 лет на руководящих должностях в направлении СУБД и серверов приложений.
- Участие в большом количестве слияний и поглощений внутри компании и вне ее
- Ведение проектов со стороны инфраструктуры
- Опыт успешного прохождения этапов адаптации к смене команды , инфраструктуры; принятия оперативных решений в критических условиях (аварии, инциденты),
- Руководство командой от 7 человек до 35 человек, опыт работы с распределенной командой.
Преподаватель имеет опыт публичных выступлений и является автором программ обучения для внешних и внутренних заказчиков.
Илья Прахт
Профессиональные достижения:
- Операционное управление IT-компанией.
- Построение работы компании с нуля.
- Управление производством компании 150+ сотрудников. Проведение успешной реорганизации подразделений, оптимизация операционной работы привели к повышению показателей по маржинальности.
- Техническое управление проектами компании.
- Управления группой разработчиков 20+сотрудников.
Является автором внешних и внутренних курсов по обучению и развитию специалистов, таких как Проектное управление, TeamLead, Подготовка линейных менеджеров, Искусство переговоров, Школа разработчика, Обширный опыт выступления на российских и международных конференциях и митапах, таких как: DUMP и TeamLeadConf и др.
Светлана Медведева
Образование и опыт:
Светлана окончила МФТИ (бакалавриат, магистратуру и аспирантуру) и Сколтех (магистратура).
Несколько лет проработала в ОИЯИ (г. Дубна), занималась исследовательской работой.
В настоящий момент преподаёт в МФТИ с 2018 года (практика программирования на Python, алгоритмы и структуры данных, продвинутый Python, анализ данных на Python, вычислительная математика).
Имеет более 5 лет работы в ИТ-индустрии над R&D и консалтинговыми проектами.
Работала на проектах в SAS Institute, Huawei, Сбербанк, Ramax International и некоторых других.
Антон Зубоченко
Занимается DS 5 лет, имеет опыт реализации большого количества задач в продакшене от текстовых до компьютерного зрения.
Ранее много лет работал в корпоративном банкинге.
В 2022 году победил во всероссийском хакатоне AI HACKS.
Знает, что такое поменять сферу деятельности после 30 лет.
Елена Гришина
Специализация тренера:
- Создание и проведение программ для корпоративного обучения в связке с бизнес-целями и стратегией компании
- Обучение и коучинг руководителей
- Построение корпоративного и дистанционного обучения персонала в компаниях «с нуля»
- Разработка и внедрение Assessment-центра для управленческого звена и линейного персонала
- Проведение стратегических и форсайт-сессий
- Опыт работы в консалтинге и бизнес-тренинге более 15 лет с представителями более чем 300 компаний
Автор и ведущая программ: «Управленческое мастерство: навыки управления», «Школа лидерства», «Командное взаимодействие в ходе проекта», «Эмоциональный интеллект в бизнесе», «Презентация решений для Заказчика»
117342, г. Москва, ул. Бутлерова, д. 17, офис 3013
© РДТЕХ — разумные деловые технологии.
Все права защищены. 1992–2023
Все права защищены. 1992–2023
