Формат курса и программа (20 занятий и воркшопов): 1) Практика после каждого занятия 2) Помощь и проверка ДЗ от персонального ментора 3) По курсу можно идти со своей скоростью (среднее время прохождения: 2-4 месяца) 4) Все материалы будут доступны и после окончания курса 5) В процессе обучения вы защищаете диплом
● Определение бизнесовых точек роста компании, в которых может помочь ML ● AI-продукты и машинное обучение ● Чек-лист внедрения ML-задач в компании и команде ● Лучшие практики работы с BigData/ML-командой ● Работа с датасетами и моделями. Выбор фичей ● Workshop: создание и запуск датасета ● Валидация бизнес-результатов запуска AI/ML функциональности ● Technical Product Manager ● Введение в блок SQL ● Извлечение данных и операторы ● Фильтрация данных и условия ● Знакомство с машинным обучением ● Введение в нейронные сети ● Введение (рекомендательные системы) ● Методологии анализа больших данных и организации команды. CRISP-DM ● Культура сбора и источники данных /Улучшение качества работы с данными ● Основы работы в Hadoop и MapReduce ● Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования ● Soft skills для продакта ● Защита своего проекта и идей перед командой и руководителями ● Диплом