Инженер машинного обучения: от данных до нейросетей

ML-инженер — профессия будущего уже сегодня

За последние годы компании стали нанимать специалистов по машинному обучению в 4,3 раза чаще, а к 2029-му спрос вырастет ещё примерно на треть.
Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, Газпром и десятки других лидеров рынка уже соревнуются за ML-инженеров.

Зарплаты специалистов в сфере машинного обучения по грейдам (стартовые зарплаты для грейдов):

Уже на старте профессия ML-инженера предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами. Средняя зарплата в отрасли — 120 000 рублей. Senior-разработчик (2+ лет опыта) зарабатывает от 300 000 рублей.

Чему вы научитесь и зачем это нужно

Pandas с нуля

Зачем нужно: работа с данными — это 70% времени ML-инженера. Умение быстро и эффективно обрабатывать большие датасеты позволяет быстрее готовить данные для обучения моделей и получать качественные результаты.

Будет пройдено: загрузка, очистка, анализ и преобразование данных в Python.
 

Машинное обучение с нуля на Python (scikit-learn, XGBoost +)

Зачем нужно: без понимания базовых алгоритмов невозможно правильно выбрать подходящий метод для задачи, а значит — и построить точную и надёжную модель.

Будет пройдено: загрузка, очистка, анализ и преобразование данных в Python.
ключевые алгоритмы ML, построение и оценка моделей, оптимизация параметров.

Глубокое обучение

Зачем нужно: понять, как работают нейросети на уровне архитектур, обучения и оптимизации. Это фундамент для создания эффективных моделей и решения сложных задач в ИИ.

Будет пройдено: архитектуры нейросеетей (CNN, RNN, Transformer), функции активации, оптимизация, регуляризация, переобучение и недообучение. Разбор методов аугментации данных, обработки изображений и принципов обучения с разным уровнем контроля (с учителем, без учителя, полуобучение). Формирование базового понимания, необходимого для создания и улучшения моделей.

PyTorch

Зачем нужно: главный и наиболее широко используемый фреймворк, используемый буквально всеми от Avito до OpenAI и Google. Современный, гибкий и мощный инструмент для разработки и обучения нейросетей. PyTorch позволяет быстро прототипировать и внедрять модели, контролируя процесс обучения на низком уровне. Мастхэв для любого специалиста.

Keras&Tensorflow

Зачем  нужно: получить навыки работы с масштабируемыми, промышленными инструментами, которые облегчают построение, дообучение и развёртывание нейросетей в продакшн. TensorFlow и Keras популярны в индустрии для масштабных проектов и интеграции с облачными сервисами. Создание, обучение и дообучение нейросетей, работа с предобученными моделями (transfer learning), аугментация данных и подготовка изображений. Особое внимание уделяется упрощённому построению архитектур и развёртыванию готовых решений.

2 и 3 части можно изучать в произвольном порядке. PyTorch - мастхэв и нужен везде. Tensoflow знать ну очень полезно, но его востребованность зависит от используемого в компании стэка.

Все материалы курса:

1. Преподносятся с нуля
2. Простым и понятным языком без зауми 
3. Без воды
4. Без сгенерированных материалов
5. С множеством рисунков - иллюстраций

Все курсы полностью текстовые

P.S. У курсов отображается неправильно время прохождения, видимо из-за того, что они полностью текстовые и некоторые люди их по-быстрому пролистывают, не углубляясь ;)