Каталог курсов
Акции школ
Войти
Войти
Главная Направления Нейронные сети Data science и нейронные сети для новичков
Курс больше не доступен. Школа сняла его с продажи — записаться сейчас нельзя. Страница сохранена как справочная: отзывы, программа и условия — какими они были.
Посмотрите аналоги: Аналитика

Курс «Data science и нейронные сети для новичков»

Составитель: Денис Сметнёв · Оценка на MOOC.ru: 4.5 из 5 — по 21 отзыву на нашем сайте
Начальный
39 900 ₽
Курс больше не проводится. Ниже — актуальные курсы этой школы.

Питон, математика, нейронные сети — всё в одном курсе, с нуля, за семь месяцев. «Data science и нейронные сети для новичков» от Университета искусственного интеллекта закрывает сразу три слоя: инструментальный (Python, Numpy, Pandas, Matplotlib), математический (статистика, теория вероятностей, матрицы) и прикладной (нейронные сети). Это плотная программа — не обзорный sprint, а последовательный путь от синтаксиса до моделей. Направление Аналитика сейчас требует именно такого стека: без матстатистики и умения работать с данными через Pandas вход на рынок закрыт.

Подробнее


Начальный
39 900 ₽

Компания: Университет искусственного интеллекта

рейтинг: Язык: ru

Уровень: Начальный Длительность: 9 месяцев Старт: в любое время Документ: Сертификат
🎓 Сертификат 💼 Гарантия трудоустройства
Почему мы рекомендуем: проверен 26 отзывами, гарантия трудоустройства, сертификат — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)

Актуальная программа курса (40 модулей, по данным школы)

  1. Основы Python
  2. Синтаксис Python
  3. Numpy
  4. Pandas. Часть 1
  5. Pandas. Часть 2
  6. Matplotlib и Seaborn
  7. Функции и модули
  8. Базовая математика
  9. Матрицы и функции
  10. Множества, бинарная логика, комбинаторика
  11. Теория вероятностей и статистика. Часть 1
  12. Теория вероятностей и статистика. Часть 2
  13. Введение в нейронные сети
  14. Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
  15. Свёрточные нейронные сети
  16. Обработка текстов с помощью нейросетей
  17. Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
  18. Нейронные сети для решения задачи регрессии
  19. Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
  20. Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
  21. Автокодировщики
  22. Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
  23. Генеративные состязательные сети
  24. Введение в генетические алгоритмы
  25. Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей

Кем вы сможете работать

AI/ML разработчик

Сравнение с похожими курсами других школ

КурсШколаЦенаСрокРейтингДиплом
Data science и нейронные сети для новичков (этот) Университет искусственного интеллекта 39 900 ₽ 9 месяцев 4.6 Сертификат —
Профессия Data Analyst Skillbox (Скиллбокс) 173 869 ₽ 24 месяца 5.0 — Перейти
Профессия: Data Scientist Multichain Coding School 12 000 ₽ 6 месяцев 4.3 — Перейти
Профессия Machine Learning Engineer + ИИ Skillbox (Скиллбокс) 182 562 ₽ 24 месяца 4.0 — Перейти

Стоит ли идти на этот курс

Плюсы

  • Полный инструментальный стек аналитика в одной программе: Python с синтаксисом и функциями, Numpy, Pandas (два отдельных модуля), Matplotlib и Seaborn — не галочки в списке, а самостоятельные блоки курса.
  • Математика не вынесена за скобки: статистика, теория вероятностей, матрицы и бинарная логика разбиты на отдельные модули — это редкость для курсов уровня «с нуля».
  • Длительность 270 дней даёт время усвоить материал без спринтерского темпа — для новичка, который осваивает и Python, и матстатистику одновременно, это важнее, чем интенсивный трёхмесячный курс.
  • По окончании выдаётся сертификат, и заявлена гарантия трудоустройства — документальное подтверждение есть, условия стоит изучить в договоре до оплаты.

Минусы и кому не стоит

  • Программа останавливается на Pandas и базовой визуализации — модулей по ML-фреймворкам (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) в fact-sheet нет, хотя в названии курса фигурируют нейронные сети. Расхождение между названием и видимой программой — повод задать школе прямой вопрос.
  • Девять месяцев — серьёзный временной и финансовый commitment. При цене 39 900 ₽ это один из более дорогих вариантов входа в data science; если цель — просто попробовать направление, есть более короткие и дешёвые способы проверить гипотезу.
  • Гибкие навыки в программе — «подготовка к собеседованиям» и «наставничество» — звучат обнадёживающе, но без конкретики по формату сложно оценить реальный вес этих блоков.

Когда этот курс вам не нужен

Если вы уже работаете с Pandas и строили хотя бы базовые модели — программа будет медленной: первые месяцы по материалу, который вы уже прошли. Тем, кто хочет за минимум денег и времени понять, нравится ли вам data science вообще, — девять месяцев и 39 900 ₽ за курс избыточны; короткий практикум на один конкретный инструмент покажет это быстрее и дешевле. Наконец, если цель — разработка без аналитики или DevOps, этот курс решает другую задачу.

Как выбрать курс по этому направлению

Выбирая курс по аналитике и data science, смотрите прежде всего на то, как устроена математическая часть — её часто задвигают в конец или вообще выносят за скобки. Если статистика и теория вероятностей есть в программе отдельными блоками, а не одним слайдом — хороший знак. Второй момент: практика с реальными инструментами. Pandas и Matplotlib — стандарт отрасли, и если их нет в программе, курс готовит вас к позавчерашнему рынку. Третье — честность по трудоустройству: «гарантия» звучит убедительно, но всегда уточняйте условия в договоре: что именно гарантируют, при каких требованиях к выпускнику и в какие сроки. По цене: девятимесячные программы с полным стеком редко стоят дёшево — ориентируйтесь на рынок, а не на скидку.

Частые вопросы

Можно ли пройти курс без опыта в программировании?

Да, заявленный уровень входа — с нуля. Программа начинается с основ Python и синтаксиса, так что стартовать можно без какой-либо базы. Но будьте готовы: параллельно с кодом идёт математика — статистика и теория вероятностей. Это не легко даже для тех, кто уже умеет программировать.

Сколько времени займёт обучение?

Курс рассчитан на 270 дней — чуть меньше девяти месяцев. Темп зависит от вашей нагрузки: уточните у школы, сколько часов в неделю предполагает программа и есть ли возможность растянуть срок, если не успеваете.

Какой документ выдают по окончании?

Сертификат. Диплом государственного образца здесь не предусмотрен — это полезно знать заранее, если документ нужен для конкретного работодателя или кадровой службы.

Что за гарантия трудоустройства — как она работает?

Школа заявляет гарантию трудоустройства. Как правило, за этим стоит помощь с резюме, подготовка к собеседованиям и содействие в поиске — но не юридически обязывающий возврат денег. Конкретный механизм смотрите в договоре до подписания: что именно обязуется школа и при каких условиях со стороны выпускника.

Нейронные сети в названии — это реально или маркетинг?

В модулях программы разбирают Python, математику и статистику — нейронные сети отдельным блоком не выделены. Школа заявляет 32 нейронные сети к концу обучения: спросите напрямую, в каких именно модулях это разбирается и какой формат — теория или реализация кода.

Кем можно работать после курса?

Школа готовит к профессии AI/ML-разработчика. Это амбициозная цель для человека с нуля за девять месяцев — на такие позиции берут с опытом и портфолио, а не только с сертификатом. Разумное начало — junior data analyst или стажировка в аналитику данных.

Поделиться

1881 Отзывы (35) В избранное Сравнить
Длительность курса

Длительность курса

270 дней

Формат обучения

Формат обучения

Вебинары, практическое обучение и защита диплома с последующим трудоустройством

Обратная связь

Обратная связь

Неограниченное количество консультаций от преподавателя и чат с сокурсниками

Теория и практика

Теория и практика

10 часов в неделю 39 теоретических лекций и 39 практических заданий

Чему научитесь

Писать нейронные сети и решать задачи с их помощью
Работать с AI-библиотеками: Keras, PyTorch, TensorFlow
Программировать на Python
Разбираться в матрицах и функциях
Понимать, что такое парсинг и анализ данных
Обрабатывать тексты с помощью нейросетей
Решать задачи регрессии с помощью нейронных сетей
Использовать алгоритмы кластеризации данных
Писать нейронные сети с библиотеками PyTorch и Tensorflow


О курсе

О курсе

Кому подойдет Оплата Программа курса Инструменты Навыки
Новичкам в аналитике

Начинающим аналитикам данных

Программистам

IT-специалистам

Рассрочка

2910

Синтаксис Python

Numpy

Pandas

Matplotlib и Seaborn

Функции и модули

Матрицы и функции

Множества, бинарная логика, комбинаторика

Теория вероятностей и статистика

Обработка сигналов

Парсинг данных

Анализ данных

Введение в нейронные сети

Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки

Свёрточные нейронные сети

Обработка текстов с помощью нейросетей

Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов

Нейронные сети для решения задачи регрессии

Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов

Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов

Автокодировщики

Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков

Генеративные состязательные сети

Сегментация изображений

Генерация текста

Сегментация текста

Введение в генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей

Алгоритмы кластеризации данных

Object Detection (обнаружение объектов)

Обучение с подкреплением

Распознавание речи

Интеграция нейронной сети в Production

Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch

Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow

Python

Numpy

Pandas

Matplotlib

Seaborn

Object Detection

PyTorch

Tensorflow

AI-библиотеки

Keras

Google collaboratory

Понимание теории вероятностей и статистики

Обработка сигналов

Парсинг данных

Анализ данных

Обработка текстов с помощью нейросетей

Прогнозирование временных рядов

Обработка аудио

Сегментация изображений

Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей

Алгоритмы кластеризации данных

Object Detection (обнаружение объектов)

Обучение с подкреплением

Распознавание речи

Интеграция нейронной сети в Production

Навыки, которые вы получите

 
ПАРСИНГ

Компания, проводящая курс

Университет искусственного интеллекта

Университет искусственного интеллекта
2 курса по 10 темам

Университет искусственного интеллекта основан в 2012 году. В компании работает более 20 человек, свыше 7 лет опыта в организации...

(253)
Подробнее

Преподаватели курса

Основатель Университета искусственного интеллекта, Senior AI разработчик

Работает с AI с 2003 года Создал первый в России...

Отзывы студентов

4.6
Рейтинг курса (все отзывы)
★ 4.5 · 21 отзывов на MOOC.ru
71% · 24
6% · 2
0%
3% · 1
6% · 2
больше курсов

Похожие курсы компании

Университет искусственного интеллекта
(55)
39 900 ₽