Программы по теме «Машинное обучение» в направлении «IT и программирование». Сравнивайте содержание, авторов и новые материалы в одном разделе.
В подборку входят доступные курсы, которые одновременно относятся к направлению «IT и программирование» и теме «Машинное обучение». Страница обновляется автоматически: новые подготовленные программы появляются здесь после синхронизации и AI-разметки.
VesperfinCode: Поддержка — дополнительный формат для тех, кто уже знаком с Python и алгоритмической торговлей. 13-й поток посвящён теме автоматической адаптации стратегии к рынку: режимам волатильности, тренду и флэту, фильтрам и автоизменению параметров.
Подробнее →Программа SkillBox «Профессия Data Scientist» посвящена анализу данных, машинному обучению и нейросетям. Она включает 8 курсов, 94 тематических модуля и два дипломных проекта-соревнования на Kaggle. По описанию, выпускник сможет претендовать на позицию Junior Data Scientist.
Подробнее →Программа Арины Веспер посвящена созданию торговых роботов на Python: от основ языка и подключения к биржам до бэктестинга и машинного обучения. В трёх модулях рассматриваются сигнальные боты для Telegram и MAX, автоматические торговые системы и ИИ-модели для анализа рынка.
Подробнее →Курс посвящён применению Python в задачах анализа данных: от базового синтаксиса до сбора информации, работы с таблицами и построения моделей машинного и глубокого обучения. В программе рассматриваются библиотеки re, bs4, pandas, sklearn и keras (tensorflow).
Подробнее →Материал Артема Груздева посвящён применению генетического алгоритма для отбора признаков в машинном обучении. В нём приводится описание подхода и его реализация на Python в формате Jupyter-тетрадки. Автор — директор исследовательского центра «Гевисста», специализирующегося на прогнозном моделировании.
Подробнее →Сборник из 14 практических Jupyter-тетрадок по каузальному анализу от Артема Груздева. В материалах рассматриваются методы последовательного тестирования, CUPED, квантильная регрессия, байесовский бутстреп, двойное несмещённое машинное обучение и другие темы, связанные с оценкой причинных эффектов.
Подробнее →VesperfinCode: Поддержка — дополнительный формат для тех, кто уже знаком с Python и алгоритмической торговлей. 13-й поток посвящён теме автоматической адаптации стратегии к рынку: режимам волатильности, тренду и флэту, фильтрам и автоизменению параметров.
Подробнее →VesperfinCode: Поддержка — дополнительный формат для выпускников и тех, кто уже знаком с Python и алготрейдингом. В программе заявлены темы автоадаптации стратегий, машинного обучения для алготрейдинга, портфеля ботов, анализа стакана и ленты, опционов, крипторынков, DeFi и проп-фирм. Формат включает разборы на живых эфирах, задания и поддержку кураторов.
Подробнее →Сборник из трёх модулей поддержки по алгоритмической торговле на Python: web-сервисы для трейдинга на Streamlit, криптоботы и T²-стратегии, а также машинное обучение в трейдинге. В каждом модуле — видеозаписи занятий и набор кода: ноутбуки, скрипты, модели и примеры датасетов.
Подробнее →Программа SkillBox «Профессия Data Scientist» посвящена анализу данных, машинному обучению и нейросетям. Она включает 8 курсов, 94 тематических модуля и два дипломных проекта-соревнования на Kaggle. По описанию, выпускник сможет претендовать на позицию Junior Data Scientist.
Подробнее →Программа Арины Веспер посвящена созданию торговых роботов на Python: от основ языка и подключения к биржам до бэктестинга и машинного обучения. В трёх модулях рассматриваются сигнальные боты для Telegram и MAX, автоматические торговые системы и ИИ-модели для анализа рынка.
Подробнее →Курс от Яндекс Практикума посвящён анализу данных на Python. В программе — освоение Python, библиотек Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn, основ машинного обучения и статистических тестов. Предусмотрены интерактивный тренажёр и работа над проектом для портфолио.
Подробнее →Курс посвящён применению Python в задачах анализа данных: от базового синтаксиса до сбора информации, работы с таблицами и построения моделей машинного и глубокого обучения. В программе рассматриваются библиотеки re, bs4, pandas, sklearn и keras (tensorflow).
Подробнее →Практический курс по искусственному интеллекту и машинному обучению, построенный вокруг создания 100 проектов. В программе рассматриваются библиотеки PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, LangChain, а также инструменты для локальной разработки: Ollama, ChromaDB, Streamlit, Gradio, LangGraph и CrewAI. Курс включает 8 разделов, 40 лекций общей продолжительностью около 3 часов 8 минут.
Подробнее →Курс для опытных аналитиков, желающих углубить знания в продуктовой аналитике, освоить продвинутые инструменты и методы, включая BI-системы, работу с большими данными и машинное обучение. Программа включает модульные проекты и практические задания.
Подробнее →Книга Адама Гибсона и Джоша Паттерсона посвящена практическому применению глубокого обучения. Рассматриваются фундаментальные концепции, архитектуры нейронных сетей и работа с библиотекой Deeplearning4j (DL4J) для создания профессиональных систем.
Подробнее →