Чтобы получить сертификат, необходимо успешно сдать экзамен и в совокупности набрать не менее 40% за все оцениваемые элементы курса. Сдача экзамена с асинхронным прокторингом будет доступна сразу после оплаты курса. В течение месяца со дня сдачи ваш экзамен будет верифицирован, и по нему будет выпущен сертификат. Сертификат будет доступен в личном кабинете (вкладка "Мои курсы").
Стоимость прохождения процедур оценки результатов обучения с идентификацией личности - 3600 Р.
Курс «Основы Машинного обучения» поможет овладеть навыками Data Culture.
Онлайн курс НИУ ВШЭ посвящён основам анализа данных и машинного обучения. По результатам слушатели освоят способы предобработки и визуализации данных, изучат основные методы машинного обучения (линейные, метрические, решающие деревья и их композиции), научатся оценивать качество моделей. Дистанционный курс пригодится всем, кто хочет «с нуля» погрузиться в область машинного обучения, получить первые практические навыки и начать применять их для решения собственных задач по извлечению пользы из данных.
Практические навыки, получаемые в процессе освоения курса: анализ данных, программирование на Python.
Курс состоит из 11 недель. Каждая неделя содержит видеолекции, тестовые задания и материалы для самостоятельного изучения. В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями первых двух недель, остальные материалы станут доступны после оплаты курса.
Python, библиотеки numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn
Перед изучением курса мы рекомендуем вам изучить курсы Цифровая грамотность, Основы программирования на Python, Статистика для анализа данных и Сбор и анализ данных в Python.
Курс позволяет освоить следующие компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» университета–участника программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»:
Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет искусственный интеллект и машинное обучение
Уровень: Продвинутый
Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет математический аппарат для решения задач по оценке и разработки моделей
Уровень: Продвинутый
Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Решает задачи искусственного интеллекта (ИИ)
Уровень: Экспертный
Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Осуществляет сбор и подготовку данных для обучения моделей искусственного интеллекта
Уровень: Экспертный
Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Разрабатывает и применяет методы машинного обучения (МО) для решения задач
Уровень: Экспертный