Dmitriytishanskiy.ru

Онлайн уроки
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Машинное обучение курсы

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Работать с библиотеками и базами данных

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Строить модели машинного обучения

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить презентацию программы и консультацию специалиста

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

Популярная тенденция в сфере онлайн-образования — массовые открытые онлайн-курсы (Massive open online-courses, MOOC). Появились бесплатные курсы по машинному обучению и data science. Они доступны каждому и основаны на образовательных программах от ведущих университетов, например, МФТИ.

Большинство MOOC по машинному обучению доступны на английском языке и представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, Udacity, World Education University и edX.

Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций. Для того, чтобы выполнять задания или получить сертификат по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить курс.

Видео-материалы и лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса внизу нужно нажать кнопку «прослушать курс», как показано на картинке:

Как бесплатно прослушать курсы по машинному обучению

В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами.

Введение в машинное обучение

Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

Машинное обучение и анализ данных

Авторы: МФТИ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

Читать еще:  Курс обучения excel

Специализация Машинное обучение и анализ данных включает 6 курсов. Осваиваются основные инструменты, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, фундаментальная математика, основы программирования на python.

Продолжительность: 8 месяцев (7 часов в неделю)

Python для анализа данных

Авторы: МФТИ, ФРОО, Mail.ru Group
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Python для анализа данных ориентирован на решение практических задач. Студенты будут применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.

Продолжительность: 25 часов

Введение в науку о данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Введение в науку о данных рассматривает постановку и решение типичных задач, с которыми может столкнуться в своей работе data scientist, подходы к сбору, анализу, обработке и визуализации массивов данных.

Продолжительность: 17 часов

Глубокое обучение в творчестве с TensorFlow

Автор: Google Magenta
Платформа: Kadenze
Язык: английский, русские субтитры

MOOC Использование глубокого обучения в творчестве с помощью TensorFlow расскажет о том, как строить алгоритмы глубокого обучения на основе сверточных, рекуррентных, генеративных нейросетей и применять их для создания творческих приложений.

Продолжительность: 60 часов

Data Science

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию Data Science университета John Hopkins входят 10 курсов, включая сбор и сортировку данных, программирование на языке R, регрессионные модели, разработку продуктов для обработки данных и другие.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Data science для руководителей

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

Data Science для руководителей — это ускоренная обучающая программа — 5 курсов, которые дают базовое понимание о том, что такое data science и как работать с проектами в этой сфере, собирать и развивать команду и даже лидерские качества.

Продолжительность: 40 часов

Нейронные сети

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

Бесплатный курс Нейронные сети дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.

Продолжительность: 33 часа

Программирование на Python

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Программирование на Python представлены базовые понятия программирования на python и большое количество практических задач. Решения будут проверяться автоматической системой.

Продолжительность: 22 часа

Алгоритмы: теория и практика. Методы

Автор: Computer Science Center
Платформа: Stepic
Язык: русский

Рассматриваются теоретические основы создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.

Продолжительность: 35 часов

Основы программирования на R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Основы программирования на R изучаются основные типы данных и семантические правила, анализ и обработка данных.

Продолжительность: 19 часов

Анализ данных в R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе рассматриваются этапы статистического анализа на R — предварительная обработка данных, применение статистических методов анализа и визуализация данных.

Продолжительность: 21 час

Базы данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В основе курса Базы данных изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов и управления данными в реляционных базах данных. Рассматриваются сферы применения NoSQL баз данных и современные подходы к обработке big data.

Продолжительность: 20 часов

От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию входят 5 курсов, которые демонстрируют, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, прогнозирования, создания моделей и визуализации данных для решения задач и улучшения бизнес-процессов.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Линейная регрессия

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В курсе Линейная регрессия разбираются основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками, регрессионный анализ и построение моделей. Специальное место отводится операциям с матрицами. Курс ориентирован на людей, которые уже знакомы с базовыми понятиями анализа данных.

Продолжительность: 22 часа

Анализ данных

Автор: НГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В специализацию Анализ данных Новосибирского государственного Университета входят 4 курса. Курсы содержат материалы по основам теории вероятностей и математической статистики, исследованию связей между признаками, построению прогнозов на основе регрессионных моделей, кластерному и статистическому анализу. Курсы разработаны совместно с 2GIS.

Продолжительность: 4 месяца (3 часа в неделю)

Программа «Введение в машинное обучение»

ОНЛАЙН

Машинное обучение — один из самых востребованных разделов компьютерных наук. Именно с помощью машинного обучения сейчас удаётся строить рекомендательные системы для видео, прогнозировать спрос на тысячи товаров и автоматически обрабатывать огромные потоки писем в службе поддержки.

Основные темы курса:

  • Обучение с учителем — линейные модели, решающие деревья, композиции моделей на основе бэггинга и бустинга
  • Обучение без учителя — кластеризация и визуализация многомерных данных
  • Подготовка данных — отбор признаков, обработка категориальных и текстовых признаков

По итогам курса вы будете понимать основные постановки задач в машинном обучении, изучите основные виды моделей, будете уметь пройти путь от обработки сырых данных до построения и валидации модели.

Все темы сопровождаются практическими домашними заданиями на реальных данных.

Мы ожидаем, что слушатели владеют языком Python, который является де-факто стандартным инструментом для анализа данных: знают про условные операторы, циклы, функции, разбираются в числовых и строковых типах данных, умеют работать со списками и словарями, знают встроенные функции языка.

академических часов, включая 40 часов онлайн-работы с преподавателем.

рублей.
Оплату можно разбить на две части.
Для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ предусмотрены скидки.

Начальные требования

Законченное высшее или среднее профессиональное образование. Слушателями также могут стать студенты, получающие высшее образование.

Документы для зачисления

  1. паспорта (3-4 страница, а также страница с адресом регистрации);
  2. диплома о высшем или среднем профессиональном образовании (первые две страницы);
  3. актуальной справки из вуза (если вы являетесь студентом);
  4. свидетельства о смене фамилии (если в паспорте и дипломе фамилия не совпадает).

Расписание занятий

Общий период обучения: 16 мая 22 июля 2020 г.

Один раз в неделю, онлайн

16 мая — 4 июля 2020 г. по субботам с 15:30 до 18:30.

8 июля — 22 июля 2020 г. по средам с 19:00 до 22:00.

Для прохождения курса вам понадобятся основы программирования на Python и знание базовых разделов высшей математики.

Читать еще:  Сео курсы в москве

Преподаватели

Елена Кантонистова

Кандидат физико-математических наук, ведущий Data Scientist в консалтинговой компании UCG. Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

Окончила механико-математический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова и Школу анализа данных Яндекса, направление «Компьютерные науки».

Как устроено обучение

Занятия проходят раз в неделю. Каждое занятие состоит из лекции и семинара. На лекции преподаватель объясняет, как работают методы машинного обучения, какие математика и алгоритмы за ними стоят. На семинаре слушатели работают с данными и решают реальные задачи с помощью Python и его библиотек. После каждого занятия выдаётся домашнее задание, которое поможет закрепить навыки.

Лучшие Курсы по машинному обучению и нейронным сетям. Платные + бесплатные, актуально на 2020

В нашей статье мы рассмотрим самые лучшие курсы по машинному обучению и нейронным сетям в 2020 году. Всем, кто хочет знать, как работают такие популярные системы как Гугл и Яндекс, как сотрудники крупных IT –компаний обучают системы и с чего вообще начать путь в области машинного обучения и нейронным сетям, стопроцентно будет полезно почитать обзор специально подобранных курсов.

В данной статье подскажем, как выбирать курс для себя, нужен ли сертификат или нет, а также в каком курсе интереснее всего практические задачи для вас.

Короче говоря, алгоритмы машинного обучения – это алгоритмы, которые изучают (часто прогнозирующие) модели на основе данных. Т.е. вместо формулирования «правил» вручную алгоритм машинного обучения обучит модель за вас.

Итак, позвольте мне привести вам пример, чтобы проиллюстрировать, что это значит! Скажем, вы заинтересованы в реализации спам-фильтра. Вероятно, наиболее консервативный подход – позволить человеку сортировать эти письма вручную. Теперь, «традиционный» подход к программированию будет состоять в том, чтобы посмотреть на некоторые примеры электронных писем (и/или использовать ваши «знания предметной области»), чтобы придумать цепочку правил, таких как «Если это письмо содержит слово X, пометьте его как спам, иначе, если письмо содержит…» .

Теперь алгоритмы машинного обучения помогут вам сформулировать эти правила. Или, другими словами, (контролируемые) алгоритмы машинного обучения будут смотреть на набор данных с помеченными электронными письмами (спам и не спам) и выводить оттуда правила для разделения двух классов.

И, прежде, чем приступать к выбору определенной дисциплины, посмотрите на содержание курса и объем требуемых усилий. Определитесь, какая цель обучения наиболее важна для вас.

Например, если вам интересны методы машинного обучения, то у вас должны иметься определенные знания. В частности, нужно разбираться в таких предметах, как алгебра, матанализ. А также в методах оптимизации.

Также стоит освежить в памяти навыки программирования. В идеале человек, поступивший на курс по машинному обучению, также должен разбираться в: R, Python, Matlab.

Одним из наиболее известных и популярных курсов по машинному обучению является разработка от Яндекс и МФТИ. С него и начнем наш обзор.

Курс по машинному обучению и анализу данных от Яндекса и МФТИ

Стоимость курса: стоимость курса составляет 5396 рублей. Есть возможность бесплатного обучения, достаточно запросить финансовую помощь. По окончании данного курса обязательно выдается сертификат установленного образца.

Особенность курса, его уникальность

Главной его особенностью является исключительная практическая направленность, причём обширный багаж математических знаний в данном курсе абсолютно не обязателен.

Мотивировать его изучение можно следующим образом: посмотрите учебный план. Если вы просмотрите все лекции и решите все задания, то вы гарантированно сможете применять все эти вещи на практике. В частности, вы освоите следующие навыки:

  • Анализ данных и машинное обучение. Они базируются на знание математического анализа, линейной алгебры, а также методов оптимизации, теории вероятностей.
  • Слушатели курса научатся пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач.

Есть несколько направлений данного курса:

  1. Математика и Python для анализа данных
  2. Обучение на размеченных данных
  3. Поиск структуры в данных
  4. Построение выводов по данным

Для кого этот курс?

Приглашаем продвинутых в математике студентов и профессионалов! Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения.

Курс рассчитан на слушателей, которые делают первые шаги в области машинного обучения.

Что нужно, чтобы приступить к курсу?

  1. Иметь базовые знания в области математической статистики;
  2. Быть готовым программировать на Python.

Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

Стоимость курса: курс является бесплатным и читается студентам старших курсов технических вузов в течение двух семестров.

Особенность курса

Данный курс посвящен теории и методике обучения машин. Машинное обучение формировалось последние сорок лет, в наше время появились новые направления внутри этой дисциплины. Одна из наиболее перспективных – интеллектуальный анализ данных.

Особенность курса заключается в том, что все лекции направлены на более глубокое понимание основ высшей математики и методов машинного обучения.

Знания и навыки, необходимые для понимания курса

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Структура курса:

курс разбит на лекции, которые читаются в течение двух семестров. Для желающих самостоятельно изучить такую дисциплину как машинное обучение будут полезны видеолекции от ШАД Яндекс, которые дополняют данный учебный курс.

Natural Language Processing (NLP):

Стоимость курса: условно бесплатный. Курс можно и не оплачивать, но, чтобы стать обладателем сертификата, надо заплатить сто долларов.

В чем особенность курса?

Обработка естественного языка (НЛП) – одна из важнейших технологий информационного века. Понимание сложных языковых высказываний также является важной частью искусственного интеллекта.

В этом курсе вам будет дан подробный обзор обработки естественного языка и как использовать классические методы машинного обучения.

Вы узнаете о статистическом машинном переводе, а также о моделях глубокого семантического подобия (DSSM) и их приложениях. будете понимать методы глубокого подкрепляющего обучения, применяемые в НЛП и мультимодальном интеллекте языка.

Чему можно научиться?

  • Применять модели глубокого обучения для решения задач машинного перевода и общения.
  • Применять глубинно структурированные семантические модели для поиска информации и приложений на естественном языке.
  • Использовать модели глубокого подкрепления для обучения в приложениях на естественном языке.
  • Применять модели глубокого обучения для субтитров к изображениям и визуального ответа на вопросы.

Кто может пройти этот курс?

Существуют ограничения политического характера для желающих пройти данный курс. Жителям таких стран, как Куба, Иран и также гражданам, проживающим на территории Крыма, будет отказано в обучении из-за санкций.

Читать еще:  Курс программирования на python

Создатели курса стараются выразить ноту протеста против созданных санкций, но пока не получили разрешения на лицензированное обучение в упомянутых выше странах.

Получите программу курса на email

Посмотрите, как будет строиться учебный процесс

Проектно-ориентированное обучение

Мы учим на практике и разрабатываем программы совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

Истории успеха

Начать свое дело
Пять лет назад я решил основать собственный бизнес. До этого с момента окончания вуза я работал программистом 1С, прошел путь от рядового сотрудника до руководителя проектов. За несколько лет в этой сфере я изучил подводные течения рынка, проблемы и потребности клиентов. Из-за медлительности исполнителей, лишней функциональности ПО и банальных сбоев системы крупные компании за одну ночь могли лишиться миллионной прибыли. Со временем у меня сформировалась идея, как автоматизировать типовые процессы в финансовом учете. Чтобы заняться этим, надо было перестать быть наемным сотрудником — лоббирование идей часто отнимает больше сил, чем их воплощение.

Я хотел начать собственный бизнес, связанный с 1С, не столько из-за финансов, сколько из желания предоставлять качественные услуги и идти в ногу со временем. Поэтому и получилось развить свое дело, нанять штат специалистов, сотрудничать с крупными клиентами. Этот же подход и высшее образование программиста всегда помогали мне следить за трендами в IT и управлении бизнесом. Я заинтересовался технологиями интеграции машины и человека, мобильными приложениями, интерфейсами и автоматизацией.

Понять, чему учиться дальше
Этот интерес привел меня к тому, что пару лет назад я увлекся разработкой приложений на iOS. Изучая материалы в интернете, наткнулся на портал GeekBrains. Посмотрел несколько вебинаров, изучил блог и описания курсов. В итоге начал обучение по профессии «iOS-разработчик». Вскоре отметил, насколько качественно и быстро сегодня можно получить специальность в IT.

В итоге получилось несколько мобильных приложений для клиентов. Одно из них для сети кофеен — помогает принимать товар с завода через мобильный, быстро отмечать информацию о расхождениях, а также фотографировать брак, данные о котором тут же отправляются в базу завода.

Наша компания специализируется на автоматизации финансового и управленческого учета, бухгалтерском и управленческом аутсорсинге. Поэтому мне хотелось разобраться, куда движется сфера финансов. Основные тренды сводились к оптимизации и автоматизации процессов. Так я погрузился в блокчейн-технологии, а затем и в Data Science.

В стратегию бизнеса на ближайшие пять лет я включил внедрение в делопроизводство машинного обучения. Мне это интересно не только как человеку из IT — я действительно вижу в этом возможность для бизнеса перейти на качественно новый уровень.

Мы занимаемся корпоративным сопровождением — у наших клиентов (каждый — от 20 пользователей) ежедневно возникают вопросы и задачи. И большинство из них — типовые, которые можно легко сортировать и решать без участия человека. Это может здорово сэкономить время и ресурсы, необходимые для расширения клиентской базы, улучшения качества услуг. А в итоге — увеличить прибыль.

Я начал читать книги и статьи. Но в этой области без фундаментального образования не обойтись. А в GeekUniversity как раз стартовал факультет искусственного интеллекта. Я планировал отправить на обучение нескольких сотрудников, но захотелось сначала попробовать самому. Так в апреле 2019 года я снова стал студентом, на этот раз в онлайне.

Просыпаться и заниматься
Имея свой бизнес, невозможно выделять время на обучение каждый вечер. Так что я сдвинул режим сна и стал заниматься по утрам. Теперь ложусь в 23 часа и встаю в 5. Есть очевидный плюс: когда занимаюсь, голова свежая и никто не беспокоит. Вебинары просматриваю на удвоенной скорости — удобно при дефиците времени.

Больших сложностей в обучении нет, мне хватает 4–8 часов в неделю, в том числе на практические задания. Но иногда требуется намного больше — особенно когда берешься за задачи «со звездочкой». Скорее всего, дальше будет сложнее, так как пока мы прошли только вводную часть. Но польза от обучения уже есть. По подаче и актуальности курс мне нравится. Уже думаю над тем, кого из сотрудников наградить поступлением в GeekUniversity.

И сразу использовать знания
Изученные возможности я уже внедряю в бизнес. В компании мы запустили процессы DevOps. Много времени уходит на организацию совместной разработки и загрузки изменений в продакшн у клиента. Особенно когда клиент работает с раннего утра до 23 часов — тогда возможность внести изменения в его базу есть только ночью. Внедрение Git и сопутствующих технологий позволило автоматизировать процесс и разгрузить разработчиков.

На Python пишем нагрузочные тесты для веб-сервисов. Получается хорошо — благодаря простому и удобному синтаксису, а также богатым библиотекам.

По мотивам курса по Linux и облачным вычислениям меняем свою инфраструктуру. Мы разрабатываем свой сервис для корпоративной поддержки клиентов, поэтому задача по организации базы для этого сервиса очень кстати.

Вообще мне кажется, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения рано или поздно проникнут во все сферы и любой бизнес. И это не страшилка о том, что роботы заменят людей, — напротив, спрос на человеческие ресурсы только вырастет.

Но что произойдет точно, так это улучшится качество услуг. В 1С вижу огромный потенциал для развития как на стороне клиентов, так и на нашей — у интегратора. Сейчас много времени тратится на однотипную работу. Внедрение машинного обучения в работу по обращениям пользователей — наш следующий шаг. Далее — онлайн-отслеживание ошибок на стороне клиента.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector