Познакомитесь с профессией Data Scientist, узнаете, какие задачи решают специалисты по анализу данных и машинному обучению, а также поймете, как строится полный жизненный цикл Data Science-проектов — от постановки бизнес-задачи до внедрения модели в промышленную эксплуатацию.

— Разберетесь, чем занимается Data Scientist в современных компаниях и какую роль он играет в принятии бизнес-решений

— Познакомитесь с жизненным циклом ML-проекта: постановка задачи, сбор данных, исследовательский анализ, обучение модели, оценка качества и внедрение

— Научитесь правильно формулировать бизнес-задачи и переводить их в задачи анализа данных и машинного обучения

— Изучите различия между профессиями Data Scientist, Machine Learning Engineer и Data Analyst, их зоны ответственности, инструменты и карьерные траектории

— Познакомитесь с современным стеком технологий Data Science: Python, Jupyter Notebook, Git, библиотеки машинного обучения и инструменты визуализации данных

— Узнаете, как организована работа Data Science-команды, какие специалисты участвуют в разработке ML-решений и как строится взаимодействие с бизнесом

— Рассмотрите реальные примеры применения Data Science в финансах, промышленности, медицине, e-commerce, телекоме и других отраслях

— Закрепите полученные знания, разобрав полный путь реализации Data Science-проекта на примере реального бизнес-кейса

Освоите инструменты, которые ежедневно используют Data Scientist и Machine Learning Engineer при разработке и сопровождении проектов. Научитесь работать с системой контроля версий, операционной системой Linux, контейнеризацией Docker и интерактивной средой Jupyter Notebook.

— Познакомитесь с системой контроля версий Git, научитесь отслеживать изменения в коде, создавать ветки, выполнять слияние изменений и работать с историей проекта

— Освоите GitHub, научитесь создавать удаленные репозитории, работать с Pull Request, проводить Code Review и организовывать совместную разработку в команде

— Изучите основы Linux для Data Science: работу с файловой системой, терминалом, пакетными менеджерами, правами доступа, Bash-командами и автоматизацией повседневных задач

— Познакомитесь с Docker, научитесь создавать и запускать контейнеры, использовать Docker Compose и изолировать окружение для разработки и выполнения проектов

— Освоите работу с Jupyter Notebook и JupyterLab, научитесь оформлять исследования, документировать результаты анализа данных и создавать воспроизводимые эксперименты

— Научитесь организовывать структуру Data Science-проектов, управлять зависимостями, виртуальными окружениями и конфигурацией приложений

— Познакомитесь с лучшими практиками командной разработки, оформления репозиториев и подготовки проектов к промышленной эксплуатации

— Закрепите полученные знания, настроив собственное окружение Data Scientist и подготовив инфраструктуру для разработки и сопровождения ML-проектов

Освоите Python как основной язык программирования для Data Science и научитесь эффективно работать с данными на всех этапах аналитического процесса — от загрузки и обработки до визуализации и подготовки данных для машинного обучения.

— Изучите библиотеку NumPy и научитесь работать с многомерными массивами, выполнять векторные вычисления и эффективно обрабатывать большие объемы числовых данных

— Освоите Pandas — основной инструмент Data Scientist для работы с табличными данными, фильтрации, агрегации, объединения и преобразования датасетов

— Научитесь загружать данные из CSV, Excel, JSON, SQL-баз данных и API, а также подготавливать их к последующему анализу

— Освоите методы очистки данных: обработку пропусков, удаление дубликатов, преобразование типов данных, работу с датами и категориальными признаками

— Изучите библиотеку Matplotlib и научитесь строить линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния, круговые диаграммы и другие виды визуализации

— Освоите Seaborn для создания профессиональных статистических визуализаций, анализа распределений, корреляций и взаимосвязей между признаками

— Познакомитесь с лучшими практиками анализа данных в Python, научитесь писать читаемый и производительный код для обработки информации

— Закрепите полученные знания, реализовав полноценный проект по загрузке, очистке, анализу и визуализации реального набора данных с использованием NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn

Освоите основы линейной алгебры — математического аппарата, лежащего в основе машинного обучения, компьютерного зрения, обработки сигналов и анализа данных. Научитесь выполнять операции с векторами и матрицами, а также поймете, почему собственные значения и собственные векторы играют ключевую роль в современных алгоритмах Data Science.

— Познакомитесь с понятием вектора, научитесь выполнять операции сложения, вычитания, умножения на число, вычислять длину вектора, скалярное произведение и определять расстояние между объектами

— Освоите работу с матрицами, изучите их основные свойства, научитесь выполнять сложение, умножение, транспонирование, вычисление определителя и нахождение обратной матрицы

— Разберетесь с базовыми операциями линейной алгебры, используемыми при обработке данных, решении систем линейных уравнений и реализации алгоритмов машинного обучения

— Изучите собственные значения (Eigenvalues) и собственные векторы (Eigenvectors), поймете их математический смысл и применение в анализе данных

— Познакомитесь с методом главных компонент (PCA) и узнаете, как линейная алгебра используется для снижения размерности данных и извлечения наиболее информативных признаков

— Научитесь выполнять вычисления с использованием библиотеки NumPy и применять линейную алгебру для решения практических задач Data Science

— Разберете реальные примеры использования линейной алгебры в рекомендательных системах, компьютерном зрении, обработке изображений и машинном обучении

— Закрепите полученные знания, реализовав практические задачи по работе с векторами, матрицами и собственными значениями на языке Python

Освоите основы теории вероятностей — математического фундамента статистики, машинного обучения и анализа данных. Научитесь оценивать вероятность событий, работать со случайными величинами и распределениями, а также применять байесовский подход для обновления выводов на основе новых данных.

— Познакомитесь с основными понятиями теории вероятностей: случайным экспериментом, событием, пространством исходов и вероятностью наступления события

— Освоите правила сложения и умножения вероятностей, научитесь работать с совместными, несовместными, зависимыми и независимыми событиями

— Изучите условную вероятность и поймете, как учитывать дополнительную информацию при оценке вероятности события

— Познакомитесь со случайными величинами, математическим ожиданием, дисперсией, стандартным отклонением и другими характеристиками данных

— Изучите основные дискретные и непрерывные распределения: Бернулли, биномиальное, Пуассона, равномерное, нормальное и экспоненциальное

— Научитесь выбирать подходящее распределение для описания реальных процессов и интерпретировать его параметры

— Освоите формулу Байеса и поймете, как пересчитывать вероятность гипотезы после получения новых наблюдений

— Познакомитесь с априорными и апостериорными вероятностями, правдоподобием и принципами байесовского вывода

— Разберете применение теории вероятностей в A/B-тестировании, прогнозировании, оценке рисков, классификации и построении моделей машинного обучения

— Закрепите полученные знания, решив практические задачи по расчету вероятностей, анализу распределений и применению байесовского подхода на языке Python

Освоите основы математической статистики и научитесь делать обоснованные выводы о больших совокупностях данных на основании выборки. Разберетесь, как формулировать и проверять статистические гипотезы, строить доверительные интервалы, интерпретировать p-value и применять Bootstrap для оценки неопределенности.

— Познакомитесь с основными понятиями математической статистики: генеральной совокупностью, выборкой, статистическими оценками и выборочными характеристиками

— Научитесь рассчитывать и интерпретировать среднее значение, медиану, дисперсию, стандартное отклонение, квантили и другие описательные статистики

— Освоите формулирование нулевой и альтернативной гипотез, а также научитесь выбирать подходящий статистический критерий под конкретную задачу

— Изучите параметрические и непараметрические методы проверки гипотез, включая t-тест, критерий Манна — Уитни, критерий хи-квадрат и другие подходы

— Разберетесь с ошибками первого и второго рода, уровнем статистической значимости, мощностью критерия и размером выборки

— Научитесь строить доверительные интервалы для средних значений, долей и других статистических показателей

— Освоите интерпретацию p-value и поймете, почему статистически значимый результат не всегда означает практическую значимость для бизнеса

— Познакомитесь с методом Bootstrap, научитесь создавать повторные выборки и оценивать распределение статистик без строгих предположений о распределении исходных данных

— Научитесь применять Bootstrap для построения доверительных интервалов, сравнения метрик и оценки устойчивости аналитических выводов

— Закрепите полученные знания, проведя полноценный статистический анализ данных, проверку гипотез и оценку неопределенности результатов на языке Python

Освоите математические основы оптимизации, которые используются при обучении моделей машинного обучения и нейронных сетей. Научитесь работать с производными и градиентами, понимать поведение функций потерь и выбирать подходящие методы поиска оптимальных параметров модели.

— Познакомитесь с понятием производной и научитесь интерпретировать ее как скорость изменения функции и наклон касательной в заданной точке

— Освоите правила дифференцирования, включая производную суммы, произведения, частного и сложной функции

— Научитесь находить точки минимума и максимума функции, исследовать ее поведение и определять направление изменения

— Познакомитесь с частными производными и градиентом, которые применяются при оптимизации функций с большим количеством параметров

— Разберетесь с принципом работы градиентного спуска и поймете, как модель последовательно обновляет параметры для уменьшения ошибки

— Изучите роль скорости обучения и узнаете, как слишком маленький или слишком большой шаг влияет на скорость и стабильность обучения модели

— Познакомитесь с пакетным, стохастическим и мини-пакетным градиентным спуском, а также разберете различия между этими подходами

— Изучите основные функции потерь для задач регрессии и классификации: MSE, MAE, Log Loss и Cross-Entropy

— Поймете, как выбор функции потерь зависит от типа задачи, особенностей данных и требований к модели

— Познакомитесь с проблемами локальных минимумов, седловых точек, исчезающих и взрывающихся градиентов

— Разберете современные алгоритмы оптимизации, включая Momentum, RMSProp и Adam, и поймете, чем они отличаются от классического градиентного спуска

— Закрепите полученные знания, реализовав градиентный спуск на Python и применив его для минимизации функции потерь модели машинного обучения

Научитесь подготавливать данные к машинному обучению, устранять проблемы качества данных и создавать информативные признаки. Освоите методы обработки пропусков, поиска выбросов и Feature Engineering, позволяющие значительно повысить качество будущих моделей.

— Познакомитесь с основными проблемами качества данных и научитесь выявлять ошибки, дубликаты, пропуски и аномальные значения

— Освоите различные методы обработки Missing Values: удаление, заполнение статистиками, интерполяцию и более продвинутые подходы

— Научитесь обнаруживать выбросы (Outliers) с помощью статистических методов, межквартильного размаха, Z-score и алгоритмов поиска аномалий

— Изучите способы корректной обработки выбросов и поймете, когда их необходимо удалять, а когда они несут полезную информацию

— Освоите Feature Engineering — создание новых признаков на основе существующих данных для повышения качества моделей машинного обучения

— Познакомитесь с практиками преобразования дат, категориальных признаков, текстовых данных и временных рядов

— Разберете типичные ошибки при подготовке датасетов и научитесь строить воспроизводимый pipeline обработки данных

— Закрепите полученные знания, подготовив реальный датасет к дальнейшему обучению модели машинного обучения

Освоите методы подготовки признаков для алгоритмов машинного обучения. Научитесь кодировать категориальные данные, масштабировать числовые признаки и выбирать наиболее информативные характеристики для повышения качества моделей.

— Изучите различные методы кодирования категориальных признаков: Label Encoding, One-Hot Encoding, Ordinal Encoding, Target Encoding и их области применения

— Научитесь правильно работать с категориальными переменными высокой размерности и избегать утечки данных при кодировании

— Освоите методы масштабирования данных: MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler и Normalizer

— Разберетесь, почему масштабирование важно для многих алгоритмов машинного обучения и когда его можно не использовать

— Изучите методы отбора признаков (Feature Selection): фильтрационные, встроенные и wrapper-подходы

— Научитесь оценивать важность признаков, устранять мультиколлинеарность и уменьшать размерность входных данных

— Познакомитесь с библиотеками Scikit-learn для автоматизации подготовки признаков и построения Pipeline

— Закрепите полученные знания, реализовав полный цикл подготовки признаков для обучения модели машинного обучения

Научитесь проводить исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis), выявлять закономерности, находить взаимосвязи между признаками и получать ценные инсайты еще до построения моделей машинного обучения.

— Познакомитесь с принципами исследовательского анализа данных и научитесь формировать гипотезы на основе анализа датасета

— Освоите анализ структуры данных, типов признаков, распределений, пропусков и аномальных наблюдений

— Научитесь рассчитывать описательные статистики и интерпретировать основные характеристики выборки

— Изучите методы анализа корреляций между признаками, построение корреляционных матриц и выявление мультиколлинеарности

— Освоите визуализацию данных с использованием Matplotlib и Seaborn: гистограммы, boxplot, scatterplot, heatmap, pairplot и другие виды графиков

— Научитесь анализировать взаимосвязи между признаками и целевой переменной для выбора наиболее информативных факторов

— Познакомитесь с лучшими практиками проведения EDA перед обучением моделей машинного обучения

— Закрепите полученные знания, выполнив полноценный исследовательский анализ реального набора данных и подготовив рекомендации для построения модели

Освоите SQL как один из ключевых инструментов Data Scientist. Научитесь получать, объединять и подготавливать данные из реляционных и аналитических баз данных для последующего анализа и машинного обучения.

— Изучите работу с PostgreSQL и научитесь извлекать данные с помощью сложных SQL-запросов

— Освоите основные конструкции SQL: JOIN, GROUP BY, HAVING, подзапросы, CTE, оконные функции и агрегатные вычисления

— Познакомитесь с ClickHouse — современной колоночной аналитической СУБД для работы с большими объемами данных

— Научитесь писать производительные запросы в ClickHouse, использовать специфические функции и оптимизировать обработку больших таблиц

— Освоите подготовку датасетов для машинного обучения непосредственно средствами SQL

— Научитесь объединять данные из нескольких таблиц, рассчитывать новые признаки, агрегировать информацию и формировать обучающие выборки

— Познакомитесь с интеграцией SQL и Python через Pandas, SQLAlchemy и другие инструменты Data Science

— Закрепите полученные знания, подготовив полноценный датасет из PostgreSQL и ClickHouse для дальнейшего обучения модели машинного обучения

Освоите алгоритмы обучения с учителем — наиболее востребованный класс методов машинного обучения, используемый для решения задач регрессии и классификации. Научитесь строить модели, обучать их на размеченных данных и интерпретировать полученные результаты.

— Познакомитесь с принципами обучения с учителем, разберетесь с задачами регрессии и классификации, а также с этапами построения моделей машинного обучения

— Освоите линейную регрессию, научитесь прогнозировать числовые значения, интерпретировать коэффициенты модели и анализировать влияние признаков

— Изучите Logistic Regression и поймете, как строятся модели бинарной классификации и вычисляются вероятности принадлежности объектов к классам

— Научитесь обучать модели с использованием библиотеки Scikit-learn, выполнять обучение, предсказание и оценку качества результатов

— Познакомитесь с методами регуляризации (L1 и L2), позволяющими бороться с переобучением и повышать устойчивость моделей

— Разберете реальные примеры применения линейных моделей для прогнозирования, оценки рисков, скоринга и анализа пользовательского поведения

— Закрепите полученные знания, реализовав полный цикл построения модели линейной и логистической регрессии на реальном наборе данных

Изучите один из самых популярных классов алгоритмов машинного обучения — деревья решений и ансамблевые методы. Научитесь строить интерпретируемые модели, оценивать важность признаков и использовать Random Forest для повышения качества прогнозов.

— Познакомитесь с принципами построения деревьев решений и алгоритмом последовательного разбиения данных

— Освоите алгоритм Decision Tree для задач классификации и регрессии

— Разберетесь с критериями выбора разбиений: Gini, Entropy и информационный прирост

— Научитесь управлять глубиной дерева, минимальным количеством объектов в листьях и другими параметрами модели

— Изучите ансамблевый алгоритм Random Forest и поймете, как объединение большого количества деревьев позволяет значительно повысить качество модели

— Научитесь оценивать важность признаков и интерпретировать результаты работы ансамблей

— Разберете преимущества и ограничения деревьев решений по сравнению с линейными моделями

— Закрепите полученные знания, реализовав модели Decision Tree и Random Forest для решения реальной задачи машинного обучения

Освоите современные алгоритмы градиентного бустинга, которые являются одними из самых эффективных методов классического машинного обучения и широко применяются в промышленности, соревнованиях Kaggle и корпоративных аналитических системах.

— Познакомитесь с принципом работы градиентного бустинга и поймете, почему последовательное обучение слабых моделей позволяет значительно повышать точность прогнозов

— Изучите архитектуру и особенности алгоритма XGBoost, научитесь настраивать его основные гиперпараметры

— Освоите библиотеку LightGBM, познакомитесь с ее преимуществами при работе с большими объемами данных и высокой скоростью обучения

— Изучите CatBoost и научитесь эффективно работать с категориальными признаками без сложной предварительной обработки

— Разберетесь с регуляризацией, глубиной деревьев, скоростью обучения, количеством итераций и другими ключевыми параметрами бустинга

— Научитесь предотвращать переобучение, использовать раннюю остановку (Early Stopping) и проводить подбор гиперпараметров

— Сравните XGBoost, LightGBM и CatBoost, поймете сильные стороны каждого алгоритма и научитесь выбирать подходящий инструмент под конкретную задачу

— Закрепите полученные знания, обучив несколько моделей градиентного бустинга и сравнив их качество на реальном датасете

Научитесь правильно оценивать качество моделей машинного обучения и выбирать подходящие метрики в зависимости от типа задачи. Разберетесь, почему высокая точность далеко не всегда означает хорошую модель, и научитесь принимать решения на основе комплексного анализа результатов.

— Познакомитесь с принципами оценки качества моделей и разберетесь, почему выбор правильной метрики является важнейшим этапом разработки ML-систем

— Изучите матрицу ошибок (Confusion Matrix) и научитесь интерпретировать True Positive, False Positive, True Negative и False Negative

— Освоите метрику Accuracy и поймете, в каких задачах она подходит, а в каких может вводить в заблуждение

— Изучите метрики Precision и Recall, научитесь оценивать баланс между ложноположительными и ложноотрицательными прогнозами

— Познакомитесь с F1-мерой и разберетесь, как она объединяет Precision и Recall в единую характеристику качества модели

— Освоите ROC-кривую и метрику ROC-AUC, научитесь оценивать качество моделей независимо от выбранного порога классификации

— Научитесь выбирать подходящую метрику в зависимости от бизнес-задачи: скоринг, медицина, антифрод, рекомендации и другие области применения

— Закрепите полученные знания, выполнив комплексную оценку нескольких моделей машинного обучения и сравнив их эффективность по различным метрикам

Освоите современные ансамблевые методы машинного обучения, которые позволяют объединять несколько моделей для достижения более высокой точности, устойчивости и надежности прогнозирования. Научитесь применять различные подходы ансамблирования и понимать, в каких задачах каждый из них наиболее эффективен.

— Познакомитесь с принципами ансамблевого обучения и поймете, почему объединение нескольких моделей позволяет получать более качественные результаты

— Изучите метод Bagging, научитесь уменьшать переобучение моделей за счет обучения на различных подвыборках данных

— Разберетесь с алгоритмами Boosting и поймете, как последовательное исправление ошибок предыдущих моделей позволяет значительно повысить качество прогнозов

— Освоите метод Stacking и научитесь объединять предсказания различных алгоритмов с помощью метамодели

— Изучите преимущества и ограничения различных ансамблевых подходов и научитесь выбирать наиболее подходящий метод под конкретную задачу

— Познакомитесь с реализацией ансамблей в библиотеках Scikit-learn, XGBoost, LightGBM и CatBoost

— Научитесь анализировать влияние ансамблей на качество модели и вычислительные затраты

— Закрепите полученные знания, построив несколько ансамблевых моделей и сравнив их эффективность на реальном наборе данных

Научитесь объективно оценивать качество моделей машинного обучения и подбирать оптимальные гиперпараметры. Освоите методы кросс-валидации и автоматического поиска параметров, позволяющие строить более точные и устойчивые модели.

— Познакомитесь с принципами кросс-валидации и поймете, почему одного разделения на обучающую и тестовую выборку зачастую недостаточно

— Освоите K-Fold, Stratified K-Fold и другие варианты кросс-валидации для различных типов задач

— Научитесь оценивать стабильность модели и получать более надежную оценку качества на различных выборках

— Изучите Grid Search и научитесь выполнять полный перебор комбинаций гиперпараметров

— Освоите Random Search, позволяющий значительно ускорить поиск хороших параметров при большом пространстве вариантов

— Познакомитесь с библиотекой Optuna и современными алгоритмами автоматической оптимизации гиперпараметров

— Научитесь использовать Early Stopping, pruning и другие механизмы ускорения процесса оптимизации

— Закрепите полученные знания, подобрав оптимальные гиперпараметры для нескольких моделей машинного обучения и сравнив качество до и после оптимизации

Освоите методы работы с несбалансированными данными — одной из наиболее распространенных проблем в задачах машинного обучения. Научитесь корректно обучать модели при сильном различии количества объектов различных классов и повышать качество прогнозирования редких событий.

— Познакомитесь с проблемой несбалансированных выборок и поймете, почему высокая Accuracy может скрывать неудовлетворительное качество модели

— Научитесь анализировать распределение классов и выбирать подходящие метрики оценки качества при дисбалансе данных

— Изучите алгоритм SMOTE и научитесь синтетически увеличивать количество объектов миноритарного класса

— Освоите методы случайного увеличения и уменьшения выборки (Oversampling и Undersampling)

— Познакомитесь с механизмом Class Weights и научитесь учитывать дисбаланс непосредственно при обучении модели

— Разберетесь, когда лучше использовать изменение выборки, а когда — изменение функции потерь или весов классов

— Изучите особенности оценки моделей на несбалансированных данных с использованием Precision, Recall, F1 и ROC-AUC

— Закрепите полученные знания, построив модель для несбалансированного датасета и сравнив различные способы борьбы с дисбалансом

Научитесь объяснять решения моделей машинного обучения и делать их работу прозрачной для бизнеса и конечных пользователей. Освоите современные методы интерпретации моделей, позволяющие анализировать вклад признаков и объяснять каждое предсказание алгоритма.

— Познакомитесь с задачами интерпретируемого машинного обучения и поймете, почему объяснимость моделей становится обязательным требованием во многих сферах

— Изучите встроенные методы оценки важности признаков (Feature Importance) для деревьев решений и ансамблевых моделей

— Освоите библиотеку SHAP и научитесь оценивать влияние каждого признака на предсказания модели как глобально, так и для отдельных объектов

— Научитесь строить SHAP Summary Plot, Dependence Plot, Force Plot и Waterfall Plot для визуального анализа результатов

— Познакомитесь с методом LIME и научитесь локально объяснять решения практически любых моделей машинного обучения

— Разберетесь, чем отличаются глобальная и локальная интерпретация моделей и когда необходимо использовать каждый подход

— Научитесь выявлять наиболее значимые признаки, анализировать ошибки модели и повышать доверие к результатам прогнозирования

— Закрепите полученные знания, выполнив полный анализ интерпретируемости модели с использованием SHAP, LIME и Feature Importance на реальном проекте

Освоите один из самых популярных фреймворков для глубокого обучения — PyTorch. Научитесь работать с многомерными тензорами, автоматическим вычислением градиентов и строить полноценные пайплайны обучения нейронных сетей.

— Познакомитесь с архитектурой PyTorch и поймете, почему он стал стандартом разработки современных моделей глубокого обучения

— Освоите работу с Tensor: создание, индексацию, математические операции, изменение размерностей и вычисления на CPU и GPU

— Изучите механизм Autograd и научитесь автоматически вычислять производные для обучения нейронных сетей

— Научитесь строить вычислительные графы и понимать процесс обратного распространения ошибки (Backpropagation)

— Освоите создание собственных Dataset для загрузки и подготовки данных к обучению

— Изучите DataLoader, научитесь эффективно загружать данные пакетами (Batch), выполнять перемешивание и параллельную обработку

— Познакомитесь с циклом обучения модели: обучение, валидация, сохранение весов, загрузка моделей и использование GPU

— Закрепите полученные знания, реализовав полный пайплайн обучения модели глубокого обучения с использованием PyTorch

Освоите основные архитектуры нейронных сетей и научитесь выбирать подходящий тип модели для различных задач искусственного интеллекта. Разберетесь с принципами работы полносвязных, сверточных и рекуррентных сетей.

— Познакомитесь с устройством искусственного нейрона, функциями активации и принципами построения многослойных нейронных сетей

— Освоите многослойный перцептрон (MLP) и научитесь строить модели для решения задач классификации и регрессии

— Изучите сверточные нейронные сети (CNN), их архитектуру и применение для обработки изображений и компьютерного зрения

— Научитесь использовать сверточные, pooling и нормализующие слои для извлечения признаков из изображений

— Освоите рекуррентные нейронные сети (RNN) и поймете особенности обработки последовательностей и временных рядов

— Познакомитесь с проблемами исчезающих и взрывающихся градиентов, а также способами их решения

— Научитесь строить, обучать и сравнивать различные архитектуры нейронных сетей в зависимости от типа данных и поставленной задачи

— Закрепите полученные знания, реализовав несколько архитектур нейронных сетей на PyTorch для решения реальных задач машинного обучения

Изучите современные архитектуры глубокого обучения, лежащие в основе большинства генеративных моделей и больших языковых моделей. Освоите механизм внимания (Attention) и архитектуру Transformers, которая используется в ChatGPT, BERT, Llama и других современных ИИ-системах.

— Познакомитесь с ограничениями классических рекуррентных нейронных сетей и причинами появления архитектуры Transformers

— Изучите механизм Self-Attention и Multi-Head Attention, позволяющий моделям учитывать взаимосвязи между всеми элементами последовательности

— Освоите архитектуру Transformer, включая Encoder, Decoder, позиционные эмбеддинги и остаточные соединения

— Разберетесь с принципами обучения больших языковых моделей и современных генеративных нейронных сетей

— Познакомитесь с архитектурами BERT, GPT, T5, Llama и другими представителями семейства Transformer

— Научитесь использовать библиотеку Hugging Face Transformers для загрузки и применения современных моделей

— Поймете, как архитектура Attention используется в обработке текста, изображений, аудио и мультимодальных задачах

— Закрепите полученные знания, реализовав и протестировав Transformer-модель для решения практической задачи обработки естественного языка

Освоите методы Transfer Learning, позволяющие использовать знания уже обученных моделей для решения собственных задач. Научитесь применять готовые модели, выполнять их адаптацию и значительно сокращать время обучения при сохранении высокого качества результатов.

— Познакомитесь с концепцией Transfer Learning и поймете, почему использование предварительно обученных моделей стало стандартом современной разработки ИИ

— Изучите принципы работы Pretrained Models и научитесь использовать готовые модели для компьютерного зрения и обработки естественного языка

— Освоите Fine-tuning и научитесь дообучать существующие модели на собственных данных

— Разберетесь, какие слои модели необходимо замораживать, а какие — переобучать в зависимости от поставленной задачи

— Познакомитесь с популярными библиотеками Hugging Face, TorchVision и другими источниками предварительно обученных моделей

— Научитесь адаптировать большие модели под небольшие датасеты, снижая требования к вычислительным ресурсам

— Изучите практические сценарии применения Transfer Learning в задачах компьютерного зрения, NLP и генеративного искусственного интеллекта

— Закрепите полученные знания, выполнив Fine-tuning предварительно обученной модели и адаптировав ее для решения собственной прикладной задачи

Освоите основы обработки естественного языка (Natural Language Processing) и научитесь преобразовывать текстовые данные в формат, пригодный для анализа и обучения моделей машинного обучения. Изучите современные методы представления текста и подготовки данных для языковых моделей.

— Познакомитесь с основными задачами NLP и этапами обработки текстовых данных: очисткой, нормализацией и подготовкой корпуса

— Освоите Tokenization и научитесь разбивать текст на слова, подслова и токены с использованием современных токенизаторов

— Изучите классические методы представления текста: Bag of Words и TF-IDF, научитесь формировать числовые признаки из текстовых данных

— Познакомитесь с современными Embeddings и поймете, как нейронные сети представляют смысл слов, предложений и документов в виде векторов

— Научитесь использовать Word2Vec, FastText, Sentence Transformers и другие методы векторизации текста

— Разберетесь с вычислением семантической близости текстов и поиском похожих документов

— Освоите подготовку текстовых данных для обучения современных языковых моделей

— Закрепите полученные знания, реализовав полный pipeline обработки текстовых данных для задачи анализа или классификации текста

Освоите экосистему Hugging Face — крупнейшую платформу для работы с современными моделями искусственного интеллекта. Научитесь использовать готовые модели, выполнять инференс и интегрировать большие языковые модели в собственные проекты.

— Познакомитесь с архитектурой экосистемы Hugging Face и возможностями библиотеки Transformers

— Научитесь загружать предварительно обученные модели и токенизаторы для задач обработки текста, генерации, классификации и перевода

— Освоите работу с Transformers API и поймете принципы взаимодействия с современными языковыми моделями

— Изучите Pipelines и научитесь за несколько строк кода выполнять классификацию, генерацию текста, суммаризацию, извлечение сущностей и другие задачи NLP

— Познакомитесь с Hugging Face Hub и научитесь искать, публиковать и использовать тысячи готовых моделей сообщества

— Освоите работу с наборами данных (Datasets) и эффективную подготовку данных для обучения моделей

— Научитесь интегрировать модели Hugging Face в собственные Python-приложения и ML-сервисы

— Закрепите полученные знания, реализовав несколько NLP-сервисов с использованием библиотеки Transformers и Pipelines

Освоите работу с большими языковыми моделями (Large Language Models) и научитесь создавать интеллектуальные системы нового поколения. Изучите современные подходы к взаимодействию с LLM, построению RAG-систем и использованию семантического поиска.

— Познакомитесь с устройством современных больших языковых моделей и принципами их работы

— Освоите Prompt Engineering и научитесь проектировать эффективные промпты для решения различных бизнес-задач

— Изучите современные техники построения промптов: Zero-shot, One-shot, Few-shot, Chain-of-Thought и Structured Output

— Познакомитесь с технологией Retrieval-Augmented Generation (RAG) и поймете, как подключать внешние базы знаний к языковым моделям

— Освоите работу с Embeddings и научитесь строить семантический поиск по документам и корпоративным данным

— Изучите архитектуру RAG-систем: индексацию документов, векторные базы данных, поиск релевантного контекста и генерацию ответов

— Познакомитесь с современными инструментами разработки LLM-приложений и лучшими практиками построения интеллектуальных ассистентов

— Закрепите полученные знания, разработав полноценную RAG-систему с использованием LLM и векторной базы данных

Освоите современные методы дообучения больших языковых моделей и научитесь адаптировать существующие LLM под собственные задачи без необходимости полного переобучения. Изучите эффективные технологии LoRA, QLoRA и библиотеку PEFT, позволяющие существенно сократить требования к вычислительным ресурсам.

— Познакомитесь с принципами Fine-tuning и поймете, в каких случаях дообучение моделей эффективнее использования готовых решений

— Освоите технологию LoRA (Low-Rank Adaptation) и научитесь обучать только небольшую часть параметров модели

— Изучите QLoRA и поймете, как выполнять дообучение моделей в 4-битном представлении, значительно снижая требования к видеопамяти

— Познакомитесь с библиотекой PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) и научитесь использовать современные методы параметрически эффективного обучения

— Освоите подготовку собственных датасетов, форматирование инструкций и создание обучающих выборок для Instruction Tuning

— Научитесь обучать, сохранять и подключать адаптеры LoRA к базовым языковым моделям без изменения их исходных весов

— Познакомитесь с процессом оценки качества дообученных моделей, тестированием и сравнением результатов с базовой моделью

— Закрепите полученные знания, выполнив полный цикл Fine-tuning современной LLM с использованием LoRA, QLoRA и PEFT на собственном наборе данных

Освоите MLflow — один из самых популярных инструментов MLOps для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Научитесь отслеживать эксперименты, хранить версии моделей и организовывать промышленный процесс разработки ML-проектов.

— Познакомитесь с концепцией MLOps и ролью MLflow в построении современных процессов разработки моделей машинного обучения

— Освоите MLflow Tracking и научитесь автоматически сохранять параметры обучения, метрики, артефакты и результаты экспериментов

— Научитесь сравнивать различные запуски моделей и анализировать влияние гиперпараметров на качество обучения

— Изучите MLflow Registry и освоите управление версиями моделей на протяжении всего жизненного цикла проекта

— Познакомитесь с этапами разработки моделей: Development, Staging, Production и процессом их перевода между окружениями

— Научитесь сохранять, загружать и повторно использовать обученные модели в различных проектах

— Освоите интеграцию MLflow с PyTorch, Scikit-learn, XGBoost и другими библиотеками машинного обучения

— Закрепите полученные знания, построив полноценный ML-проект с отслеживанием экспериментов и регистрацией моделей в MLflow

Освоите DVC (Data Version Control) — инструмент для управления версиями данных и моделей машинного обучения. Научитесь организовывать воспроизводимые ML-проекты и эффективно работать с большими наборами данных в команде.

— Познакомитесь с принципами версионирования данных и поймете, почему Git недостаточно для хранения больших датасетов и моделей

— Освоите работу с DVC и научитесь управлять версиями обучающих выборок, моделей и промежуточных артефактов

— Изучите создание воспроизводимых ML Pipeline и автоматизацию последовательности обработки данных и обучения моделей

— Научитесь хранить большие файлы в удаленных хранилищах: S3, MinIO, Google Cloud Storage и других системах

— Освоите совместную работу разработчиков над ML-проектами с использованием Git и DVC

— Научитесь откатываться к предыдущим версиям данных и моделей, сравнивать результаты экспериментов и обеспечивать воспроизводимость проектов

— Познакомитесь с интеграцией DVC и MLflow для построения полноценного процесса MLOps

— Закрепите полученные знания, организовав систему версионирования данных, моделей и ML Pipeline в реальном проекте

Научитесь разворачивать модели машинного обучения в виде REST API с использованием FastAPI. Освоите создание высокопроизводительных ML-сервисов, которые могут использоваться веб-приложениями, мобильными клиентами и корпоративными системами.

— Познакомитесь с архитектурой FastAPI и принципами построения современных REST API для сервисов машинного обучения

— Освоите создание HTTP-эндпоинтов для получения прогнозов от обученных моделей

— Научитесь загружать модели машинного обучения при запуске приложения и выполнять инференс в режиме реального времени

— Изучите работу с Pydantic, валидацией входных данных и автоматической генерацией OpenAPI-документации

— Освоите обработку ошибок, логирование запросов и мониторинг работы ML-сервисов

— Познакомитесь с асинхронной обработкой запросов и оптимизацией производительности FastAPI-приложений

— Научитесь интегрировать REST API с веб-приложениями, корпоративными системами и внешними сервисами

— Закрепите полученные знания, разработав полноценный сервис для инференса модели машинного обучения с использованием FastAPI

Освоите современные инструменты развертывания моделей машинного обучения в промышленной эксплуатации. Научитесь контейнеризировать ML-приложения, автоматизировать их развертывание и масштабировать сервисы с помощью Docker и Kubernetes.

— Познакомитесь с принципами контейнеризации и поймете преимущества Docker при разработке и сопровождении ML-приложений

— Освоите создание Docker-образов для моделей машинного обучения и научитесь собирать воспроизводимые окружения

— Научитесь контейнеризировать FastAPI-приложения, модели PyTorch и другие ML-сервисы

— Изучите Docker Compose для запуска многокомпонентных приложений, включающих API, базы данных, MLflow и другие сервисы

— Познакомитесь с архитектурой Kubernetes и принципами оркестрации контейнеров в промышленной эксплуатации

— Освоите масштабирование ML-сервисов, балансировку нагрузки, автоматический перезапуск контейнеров и управление ресурсами кластера

— Изучите процессы обновления моделей без простоя сервиса, мониторинг контейнеров и организацию отказоустойчивой инфраструктуры

— Закрепите полученные знания, развернув полноценный ML-сервис в Docker и Kubernetes с возможностью масштабирования и промышленной эксплуатации

Освоите современные технологии компьютерного зрения и научитесь создавать системы анализа изображений и видео. Изучите инструменты обработки изображений, детекции объектов и построения интеллектуальных систем на основе нейронных сетей.

— Познакомитесь с основами Computer Vision и научитесь работать с изображениями и видеопотоками с использованием библиотеки OpenCV

— Освоите обработку изображений: изменение размеров, фильтрацию, выделение контуров, преобразование цветовых пространств и работу с геометрическими преобразованиями

— Изучите архитектуру YOLO и научитесь решать задачи детекции объектов в режиме реального времени

— Познакомитесь с Detectron2 и современными алгоритмами сегментации, классификации и обнаружения объектов

— Научитесь использовать предварительно обученные модели и адаптировать их под собственные задачи компьютерного зрения

— Освоите подготовку датасетов, аугментацию изображений и оценку качества моделей компьютерного зрения

— Познакомитесь с промышленными сценариями применения Computer Vision: контроль качества, видеонаблюдение, медицина, промышленность и ритейл

— Закрепите полученные знания, разработав систему детекции объектов на основе OpenCV и современных моделей YOLO или Detectron2

Освоите методы построения рекомендательных систем, используемых крупнейшими цифровыми сервисами. Научитесь анализировать предпочтения пользователей, предсказывать интересы и формировать персонализированные рекомендации.

— Познакомитесь с основными типами рекомендательных систем и принципами их построения

— Освоите Collaborative Filtering и научитесь строить рекомендации на основе поведения пользователей

— Изучите алгоритм ALS (Alternating Least Squares) для факторизации матриц и работы с большими объемами пользовательских данных

— Познакомитесь с библиотекой LightFM и научитесь строить гибридные рекомендательные системы, объединяющие различные источники информации

— Освоите методы оценки качества рекомендаций: Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG и другие специализированные метрики

— Научитесь работать с разреженными матрицами взаимодействий и решать проблему холодного старта

— Познакомитесь с промышленными архитектурами рекомендательных сервисов для интернет-магазинов, медиаплатформ и онлайн-сервисов

— Закрепите полученные знания, разработав полноценную рекомендательную систему на основе реального пользовательского датасета

Научитесь анализировать временные ряды, строить прогнозы и разрабатывать модели прогнозирования для бизнеса. Освоите классические статистические методы и современные алгоритмы машинного обучения для работы с последовательными данными.

— Познакомитесь с особенностями временных рядов, трендами, сезонностью, цикличностью и шумом

— Освоите библиотеку Prophet и научитесь быстро строить качественные прогнозы временных рядов с учетом сезонности и праздничных дней

— Изучите классическую модель ARIMA и поймете принципы статистического прогнозирования последовательностей

— Научитесь проверять стационарность временных рядов, выполнять дифференцирование и анализировать автокорреляции

— Освоите применение CatBoost для прогнозирования временных рядов с использованием лаговых признаков и дополнительных факторов

— Научитесь создавать признаки для временных рядов, выполнять кросс-валидацию и оценивать качество прогнозов

— Познакомитесь с задачами прогнозирования спроса, продаж, финансовых показателей, нагрузки сервисов и производственных процессов

— Закрепите полученные знания, реализовав несколько моделей прогнозирования временных рядов и сравнив их качество на практическом проекте

Освоите работу с современными облачными платформами и научитесь развертывать решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения в промышленной инфраструктуре. Изучите облачные сервисы, вычислительные ресурсы и GPU-инстансы для обучения и эксплуатации моделей.

— Познакомитесь с принципами облачных вычислений и преимуществами использования облачной инфраструктуры в проектах Data Science и MLOps

— Освоите основные сервисы Yandex Cloud для хранения данных, вычислений, контейнеризации и развертывания ML-приложений

— Изучите облачную платформу AWS и познакомитесь с сервисами EC2, S3, IAM, ECR, ECS и другими инструментами экосистемы Amazon

— Научитесь работать с GPU-инстансами для обучения больших нейронных сетей и языковых моделей

— Освоите развертывание моделей машинного обучения в облачной инфраструктуре с использованием Docker и Kubernetes

— Научитесь рассчитывать стоимость облачной инфраструктуры, оптимизировать использование ресурсов и выбирать подходящие конфигурации вычислительных мощностей

— Познакомитесь с практиками обеспечения безопасности, управления доступом и хранения данных в облачных сервисах

— Закрепите полученные знания, развернув полноценный ML-сервис в Yandex Cloud или AWS с использованием GPU-инстансов и современной облачной инфраструктуры

Пройдете полный цикл разработки проекта машинного обучения — от сбора и исследования данных до развертывания готовой модели в облачной инфраструктуре. Объедините полученные знания в единую систему и создадите законченный ML-продукт, готовый к практическому применению.

— Определите бизнес-задачу проекта, сформулируете требования к модели и выберете подходящие критерии оценки результата

— Выполните сбор данных из файлов, баз данных, API или открытых источников и сформируете единый датасет для дальнейшей работы

— Проведете исследовательский анализ данных (EDA), изучите распределения, взаимосвязи, пропуски, выбросы и особенности целевой переменной

— Выполните очистку и подготовку данных, создадите новые признаки и построите воспроизводимый pipeline предобработки

— Обучите несколько моделей машинного обучения и сравните их по выбранным метрикам качества

— Проведете подбор гиперпараметров с использованием Grid Search, Random Search или Optuna и выберете лучшую конфигурацию модели

— Выполните интерпретацию результатов с помощью Feature Importance, SHAP или LIME и подготовите выводы для бизнеса

— Разработаете REST API на FastAPI для получения предсказаний модели в режиме реального времени

— Контейнеризируете проект с помощью Docker, настроите зависимости и обеспечите воспроизводимый запуск приложения

— Опубликуете готовое решение в облаке, настроите доступ к сервису и проверите работу модели в условиях, приближенных к production

— В результате создадите полноценный ML-проект для портфолио, включающий исходный код, обученную модель, API, Docker-контейнер, документацию и развернутое облачное приложение