Онлайн-магистратура Инженерия Машинного обучения от Skillfactory

Программа курса

Смотрите лекции в любое время вне зависимости от расписания. Семинары будут проходить в вечернее время с преподавателями УрФУ. Не забывайте, что для освоения программы в полной мере необходимо уделять минимум 15-20 часов в неделю. Последний семестр будет полностью направлен на подготовку к дипломной работе. 

1 семестр. Основы профессии. Python. Статистический анализ. Научные исследования

Познакомитесь с принципами обучения на курсе и начнете осваивать математическую науку с точки зрения Data Scientist. Получите представление о языке Python и научитесь кодить на нем.  Начнете работать в операционной системе Linux и поймете, чем она привлекательна для работы с данными.  Освоите основные инструменты и методики программной инженерии.  Более подробно остановитесь на изучении данных и их анализе.  Также обучитесь правилам и возможностям машинного обучения.  Разбор дополнительного модуля по изучению английского языка станет для вас преимуществом при поиске работы. Рассмотрите все изученные темы на иностранном языке.  Узнаете, какими цифровыми компетенциями необходимо обладать в современной научной среде. 

Познакомитесь с принципами обучения на курсе и начнете осваивать математическую науку с точки зрения Data Scientist.

Получите представление о языке Python и научитесь кодить на нем. 

Начнете работать в операционной системе Linux и поймете, чем она привлекательна для работы с данными. 

Освоите основные инструменты и методики программной инженерии. 

Более подробно остановитесь на изучении данных и их анализе. 

Также обучитесь правилам и возможностям машинного обучения. 

Разбор дополнительного модуля по изучению английского языка станет для вас преимуществом при поиске работы. Рассмотрите все изученные темы на иностранном языке. 

Узнаете, какими цифровыми компетенциями необходимо обладать в современной научной среде. 

2 семестр. Введение в специализацию. Алгоритмы машинного обучения. Математика, которая стоит за ними. Основы автоматизации

В начале второго семестра продолжите изучать анализ данных на более продвинутом уровне.  Погрузитесь в сложные аспекты программной инженерии.  Также исследуете новые знания и получите навыки в области машинного обучения.  Узнаете, как работать с MLOps.  Получите представление о принципах написания кода для нейросетей. Попрактикуетесь в лексике и грамматике английского языка и составите программу выступления по теме будущего исследования.  Научитесь моделировать будущие процессы и предсказывать работу нейросетевых моделей. 

В начале второго семестра продолжите изучать анализ данных на более продвинутом уровне. 

Погрузитесь в сложные аспекты программной инженерии. 

Также исследуете новые знания и получите навыки в области машинного обучения. 

Узнаете, как работать с MLOps. 

Получите представление о принципах написания кода для нейросетей.

Попрактикуетесь в лексике и грамматике английского языка и составите программу выступления по теме будущего исследования. 

Научитесь моделировать будущие процессы и предсказывать работу нейросетевых моделей. 

3 семестр. Погружение в ML. ML-инженерия, управление проектами, работа с большими данными

Второй год обучения начнете с проработки темы машинного обучения.  Научитесь автоматизировать процессы по части MLOps 2.  Разберетесь в вопросах этики использования искусственного интеллекта и нейросетей для нужд человечества.  Узнаете, как вести проекты в сфере IT и получить слаженную работы команды.  Перейдете к рассмотрению Big Data и методам работы с ними.  Получите навык разработки системы для анализа и интерпретации больших данных.  По желанию, вы можете пройти предмет по ведению IT-проектов. Если вы успешно освоите материла модуля, то сможете получить второй диплом о профессиональной переподготовке в дополнение к основной специальности. 

Второй год обучения начнете с проработки темы машинного обучения. 

Научитесь автоматизировать процессы по части MLOps 2. 

Разберетесь в вопросах этики использования искусственного интеллекта и нейросетей для нужд человечества. 

Узнаете, как вести проекты в сфере IT и получить слаженную работы команды. 

Перейдете к рассмотрению Big Data и методам работы с ними. 

Получите навык разработки системы для анализа и интерпретации больших данных. 

По желанию, вы можете пройти предмет по ведению IT-проектов. Если вы успешно освоите материла модуля, то сможете получить второй диплом о профессиональной переподготовке в дополнение к основной специальности. 

4 семестр. Выпускная квалификационная работа. Подготовка и защита выпускного проекта

Последний семестр выделен на подготовку и написание итоговой работы. У вас есть возможность выбрать формат – или научно-исследовательскую работу, или практический кейс от партнера программы магистратуры.