Станьте специалистом по обработке естественного языка и научите компьютер понимать человека! Расскажем, как анализировать запросы, создавать чат-ботов и даже выявлять угрозы с помощью машинного обучения.
10 месяцев
5 кейсов в портфолио
Трудоустройство после обучения
Онлайн-обучение, 2 раза в неделю
NLP-разработчик обучает компьютер анализировать смысл текста и переводит его на другой язык.
Компьютер анализирует текст и принимает решение: насколько клиент доволен покупкой, отправить ли письмо в спам, в какую рубрику добавить новость.
NLP-разработчик создаёт чат-ботов, голосовых помощников и навигаторов: они анализируют речь, понимают смысл и отвечают на запрос клиента.
Поисковик анализирует логические связи между персонажами и объектами, определяет факты и выдаёт человеку точный ответ. Все это происходит за секунду.
Факультет поможет вам освоить новую профессию NLP-разработчика, ML-инженера или специалиста по Data Science. Эти профессии востребованы в банкинге, консалтинге, IT-компаниях.
Научитесь решать сложные задачи, прокачаетесь в Natural Language Processing (NLP). Поможем ускорить карьерный рост, перейти в перспективное направление и повысить заработок.
Станьте NLP-разработчиком с нуля. Вы сможете окончить факультет даже без технического образование или опыта работы.
Чтобы составить программу, мы провели исследования и учли требования работодателей.
Они консультируют бизнесы и развивают data-driven подход в работе. Вы учитесь у экспертов из Mail.ru Group, Delivery Club и «МегаФона».
Поможем проанализировать ваши компетенции и пути карьерного развития. Все студенты, которые обращаются в центр карьеры GeekBrains, выходят на работу по специальности.
Чтобы вы выгодно выделялись на фоне конкурентов, наши HR-специалисты помогут составить резюме.
Менеджер по трудоустройству отправляет подборки вакансий, а вы откликаетесь на самые интересные.
Дадим советы, как пройти собеседование, и поздравим с оффером :-)
.png)
Студент факультета аналитики Big Data
Я занимаюсь информационными технологиями в космической отрасли. Полученные знания активно применяю в работе.
Мне легко совмещать обучение с работой: программа поэтапная, а занятия проходят по будням вечером. Нагрузка нормальная, преподаватели доступно объясняют материал и подкрепляют примерами из практики. В целом от учёбы на факультете только положительные эмоции.
.png)
Студент факультета аналитики Big Data
В 33 года сложно осваивать новую специальность, особенно с двумя маленькими детьми. С первого месяца обучения я научился экономить время на работе: написал парсер госзакупок, обрабатывал огромные эксельки при помощи pandas и визуализировал их в Matplotlib.
Моя цель — переквалифицироваться в аналитика, и я рад, что ребята из GeekBrains поддерживают меня на этом пути.
.png)
Студент факультета аналитики Big Data
Я начал изучать Big Data и быстро почувствовал, что знания по аналитике легко дополняют мой практический опыт. В итоге я переквалифицировался в аналитика, повысил заработок в 2,5 раза.
Деньги — это временный мотиватор: чтобы постоянно развиваться, надо жить своим делом. Чтобы убедиться, что тебе нравится IT, пообщайся с разработчиками: они расскажут о сложностях и перспективах развития.
Они устраиваются в топовые компании, меняют профессию, открывают бизнес. Многие из них раньше никогда не работали в IT и диджитал.
Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.
Вы узнаете, сколько времени уделять обучению, как эффективно выполнять практические задания, отслеживать прогресс и добиваться целей. Расскажем, как сохранять мотивацию во время обучения и справляться с чувством неуверенности и переизбытка информации.
У вас будут задачи из линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа и теории вероятностей. Они помогут погрузиться в профессию NLP-разработчика.
Вы освоите основные понятия математического анализа: множество, интеграл, предел и производная функции. Научитесь отличать биекцию от сюръекции и писать алгоритмы для вычисления трансцендентных чисел.
Расскажем о работе с циклами, написании функций, импорте модулей и библиотек, работе с файлами, основах ООП. Вы узнаете, как создаются объекты в Python, к каким типам данных они могут относиться, как выбрать оптимальную среду разработки.
Вы познакомитесь с линейным пространством, линейными преобразованиями, системами уравнений, матрицами, сингулярными разложениями и матричными операциями.
Вы восполните недостающие знания по математическому анализу и линейной алгебре, изучите основы Python и сможете решать на нём задачи.
Расскажем, как проверять статистические гипотезы, проводить A/B-тестирование, строить доверительные интервалы, работать с корреляционным анализом и линейной регрессией. Вы узнаете, что такое случайные события, условная вероятность, формула Байеса, независимые испытания, распределение Пуассона, описательные статистики.
Научитесь оптимизировать свою программу и реализовывать математические операции на Python. Познакомитесь с основными библиотеками машинного обучения.
Освоите инструменты дата-сайентиста. Узнаете, как работают библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными.
Расскажем, как алгоритмы машинного обучения помогают решать задачи. Вы узнаете о типах задач машинного обучения и их метриках, а также о том, как обучать модели для решения задач.
Вы изучите математические аспекты алгоритмов в Data Science: линейную и логистическую регрессию, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризацию, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг.
Научитесь решать текстовые задачи: от простейших методов векторизации текста до продвинутых техник тематического моделирования.
Продвинутые подходы к обработке текста: научитесь применять нейронные сети для классификации текстов, генерации текстов и машинного перевода. Также познакомитесь с современными тяжелыми нейросетевыми моделями (Transformer, Bert).
Узнаете, как обрабатывать тексты с помощью машинного обучения.
Научитесь доводить исследовательскую модель до состояния MVP и задеплоить в production-окружение.
Узнаете, как выглядит процесс постановки задачи машинного обучения, сбора данных и представления результата.
Изучите парсинг данных, разметку и дообучение модели. Продолжите работу над собственной моделью, завернёте её в работающий сервис и встроите в прод-системы. Выполните курсовой проект.
HR-специалисты Mail.ru Group расскажут, как составить резюме и пройти собеседование; как начать работать на фрилансе и общаться с заказчиками.
.png)
Начинал с задач по классификации товаров на основе чеков в «Платформе ОФД». Занимался прогнозом спроса для «Пятёрочки» и помогал разрабатывать инструмент для оценки эффективности промоакций.
Автор и преподаватель курса по математической экономике для преподавателей школ и вузов факультета дополнительного образования МПГУ. Специализируется на линейной алгебре и математическом анализе.
Занимается текстовой и видеоаналитикой, задачами предиктивной аналитики.
.png)
Python-программист, разрабатывает IT-решения по автоматизации процессов учёта наличия и движения людей и технических средств для Министерства обороны РФ. За 20 лет в IT писал программы на более чем 30 языках программирования.
.png)
Работал 2 года в PwC Data & Analytics Lab и 1,5 года в ML Research Group. Среди проектов — рекомендательные системы для ритейла, оптимизация маркетинговых кампаний на основе машинного обучения, поиск оптимальной геолокации для новых точек продаж. Выпускник факультета анализа данных Сколтеха.
Работает над проектами в области компьютерного зрения и обработки естественных языков. Раньше улучшал рекомендательные системы и исследовал автоматизацию машинного обучения. Окончил математико-механический факультет СПбГУ.
Программа обучения на 70% состоит из вебинаров: вы задаёте вопросы и получаете обратную связь по своим проектам.
Помогает составить резюме и подготовиться к собеседованию.
Отвечает на вопросы по домашним заданиям и помогает быстрее усваивать материал.
Помогает записаться на обучение и освоиться в личном кабинете, передаёт ваши пожелания.
Помогут, если возникнут сложности с личным кабинетом или загрузкой занятий.
Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат, которые можно добавить в портфолио и показать работодателю.
Вы можете вернуть до 13% стоимости обучения в виде налогового вычета. Подробности расскажет наш консультант после отправки заявки.
.png)
.png)
