Stepik О курсе
Подробнее
Данные — золото цифрового мира. Невозможно управлять современной цифровой компанией без знаний основ машинного обучения. Если вы создаете новые продукты и сервисы, ищете профессионалов в команду, выбираете подрядчиков и контролируете ход цифровых проектов — вам необходимо знать об умных алгоритмах и искусственном интеллекте.Курс по машинному обучению для руководителей — это выжимка знаний и практического опыта. Вы узнаете: когда следует применять машинное обучение, какие виды машинного обучения бывают, как организовать проект, о каких нюансах принятия решения при внедрении искусственного интеллекта в практическую деятельность важно помнить.В результате обучения вы:• Научитесь управлять проектами с применениям машинного обучения и искусственного интеллекта• Узнаете о методологии Cross-Industry Standard Process for Data Mining — межотраслевого стандартного процесса для исследования данных• Научитесь строить и проверять гипотезы• Оформите паспорт проекта по машинному обучению
Содержание
7 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Вступление
- Мотивационное видео
- Вступление
- Расписание курса
02Вебинары, работа над проектом
- Вебинары
- Паспорт проекта, организационная информация
03Модуль 1. Введение в ML
- Что такое машинное обучение и какие задачи оно решает
- Виды задач машинного обучения
- CRISP-DM
- Что еще важно для проектов машинного обучения
- Введение в ML. Проверьте себя
- Введение в ML. Тест на оценку
- Введение в ML. Конспект
04 Модуль 2. Управление ML-проектом
- Фазы проекта по машинному обучению
- При каких условиях ML работает
- Чем отличается ML-проект от обычного проекта
- Инфраструктура и информационная безопасность в ML проектах
- Где взять данные для проекта по машинному обучению
- Управление ML-проектом. Тренировочный тест
- Управление ML-проектом. Тест на оценку
- Управление ML-проектом. Конспект
05Модуль 3. Моделирование
- Что такое моделирование
- Построение и проверка гипотез
- Feature engineering
- Тестирование моделей
- Моделирование. Тренировочный тест
- Моделирование. Тест на оценку
- Моделирование. Конспект
06Модуль 4. Команда ML-проекта
- Команда проекта
- Типовые задачи и требования к ролям
- Где искать сотрудников
- Как отбирать сотрудников
- On Boarding
- Глоссарий
- Команда ML-проекта. Тренировочный тест
- Команда ML-проекта. Тест на оценку
- Команда ML-проекта. Конспект
07Дополнительные материалы
- Дополнительные материалы
01Вступление
- Мотивационное видео
- Вступление
- Расписание курса
02Вебинары, работа над проектом
- Вебинары
- Паспорт проекта, организационная информация
03Модуль 1. Введение в ML
- Что такое машинное обучение и какие задачи оно решает
- Виды задач машинного обучения
- CRISP-DM
- Что еще важно для проектов машинного обучения
- Введение в ML. Проверьте себя
- Введение в ML. Тест на оценку
- Введение в ML. Конспект
04 Модуль 2. Управление ML-проектом
- Фазы проекта по машинному обучению
- При каких условиях ML работает
- Чем отличается ML-проект от обычного проекта
- Инфраструктура и информационная безопасность в ML проектах
- Где взять данные для проекта по машинному обучению
- Управление ML-проектом. Тренировочный тест
- Управление ML-проектом. Тест на оценку
- Управление ML-проектом. Конспект
05Модуль 3. Моделирование
- Что такое моделирование
- Построение и проверка гипотез
- Feature engineering
- Тестирование моделей
- Моделирование. Тренировочный тест
- Моделирование. Тест на оценку
- Моделирование. Конспект
06Модуль 4. Команда ML-проекта
- Команда проекта
- Типовые задачи и требования к ролям
- Где искать сотрудников
- Как отбирать сотрудников
- On Boarding
- Глоссарий
- Команда ML-проекта. Тренировочный тест
- Команда ML-проекта. Тест на оценку
- Команда ML-проекта. Конспект
07Дополнительные материалы
- Дополнительные материалы
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Машинное обучение для руководителей» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 3 сентября 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
![Deep Learning (семестр 1, осень 2025) [АРХИВ]](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/250969/cover_3ghM7i5/aab82cc6ba6ad93120824913eeaab261.jpg)
