Программировать теперь гораздо проще, чем раньше. ChatGPT и другие ИИ-инструменты совершили переворот. Они позволяют вам писать и переписывать целые куски кода, готовые SQL-запросы и приложения и помогать обучаться с небывалой скоростью.
Теперь, все что вам нужно: умение сформулировать задачу на русском/английском языке и время/желание. Вот почему в основу этого курса легли 2 следующих подхода: 1. Использовать ChatGPT и других ассистентов по-максимуму, для того чтобы они вам помогали писать и исправлять готовые куски кода.
2. Отталкиваться от готовых работающих бизнес-приложений и примеров. Вы не будете писать с нуля строчку за строчкой, скорее наоборот: будете брать готовые проекты и библиотеки и видоизменять их для себя.
12 проектов, которые вы сделаете за 4 месяца
С нуля на Python, с подсказками от ChatGPT, без каких-либо начальных знаний программирования
1. Приложение для валидации считываемых данных
2. Игра Блэкджек
3. Игра «Морской бой»
4. Приложение "Календарь"
5. Построение полного процесса получения и обработки данных с реального онлайн-ресурса
6. Построение системы распознавания рукописных чисел на чистом NumPy с помощью модели k ближайших соседей
7. Обработка и анализ реального набора данных
9. Обучение нейросети на табличных данных для задачи классификации
10. Сегментация изображений ковида
11. Выделение именованных сущностей для автоматизации документооборота
8. Анализ цен на криптовалюты с помощью Pandas и Matplotlib
12. Построение рекомендательной системы на основе нейросетей
Для кого курс?
Аналитики данных и бизнес-аналитики
Знание этих инструментов и технологий может помочь вам эффективнее анализировать и обрабатывать данные, создавать отчеты и прогнозы, а также использовать машинное обучение для решения задач.
Предприниматели и руководители
Вы научитесь использовать знания для оптимизации своих бизнес-процессов, повышения эффективности команды и внедрения инноваций в свои продукты и услуги.
Маркетологи
Особенно для тех, кто работает с большими объемами данных, знание Python и SQL может помочь в анализе и оптимизации маркетинговых кампаний, а также в автоматизации рутинных задач.
Продакт менеджеры
Знание технологий поможет вам лучше понимать возможности и ограничения инструментов и платформ, используемых для разработки и поддержки продуктов.
Начинающие специалисты в области ИИ и машинного обучения
Курс даст вам основы, необходимые для дальнейшего изучения и развития в этой сфере.
Финансовые аналитики и экономисты
Вы сможете использовать Python и SQL для анализа финансовых данных, создания прогнозов и оптимизации финансовых моделей.
Программа курса. 17 недель
Что такое программирование?
Среды программирования.
Google Colab.
Базовые типы данных в Python: int, float, bool, str.
Приведения базовых типов
Условные операторы в Python.
Тернарный условный оператор.
Проект 1 - приложение для валидации считываемых данных
Контейнеры в Python: list, tuple, dict, set.
Тонкости работы с переменными в Python.
Изменяемые и неизменяемые типы данных.
Глубокое и неглубокое копирование
Цикл while.
Операторы continue и break.
Цикл for. Работа с элементами контейнера с помощью for.
Вспомогательные функции. List comprehesion.
Проект 2 - Игра Блэкджек
Основной синтаксис.
Аргументы.
Рекурсия.
Анонимные функции.
Генераторы - что такое и зачем нужны?
Генераторные выражения.
Генераторные функции
Проект 3 - Игра Морской бой
Пространства имен в Python.
Области видимости. Замыкания. Декораторы
Введение в Объектно-Ориентированное Программирование.
ООП в Python.
Создание класса и экземпляров класса.
Конструктор. Работа с атрибутами.
Наследование в Python.
Проект 4 - Приложение "Календарь"
Magic-методы в Python.
Арифметика, приведение типов.
Исключения в Python.
Конструкция try-except.
Чтение и запись в файл.
Импорт модулей и пакетов.
Создание модулей и пакетов
Python и получение данных по сети.
Парсинг данных.
Библиотеки requests, BeautifulSoup.
Фреймворк Scrapy.
Регулярные выражения в Python
Проект 5 - Построение полного процесса получения и обработки данных с реального онлайн-ресурса
Библиотека NumPy: функциональность, создание массивов ndarray, индексация, срезы и трансляция
NumPy: операции с матрицами и векторами, математические функции
Расширенный NumPy: выборка, замена, сортировка, изменение формы и статистика
Проект 6 - Построение системы распознавания рукописных чисел на чистом NumPy с помощью модели k ближайших соседей
Библиотека Pandas: табличные данные, типы данных и базовые методы
Pandas: строки, столбцы, поиск элементов, добавление и удаление данных
Проект 7 - обработка и анализ реального набора данных
Библиотека Matplotlib.
Визуализация данных
Продвинутые инструменты визуализации.
Seaborn.
Plotly.
Проект 8 - Анализ цен на криптовалюты с помощью Pandas и Matplotlib
Введение в базы данных и SQL
Обзор PostgreSQL и MySQL
Синтаксис SQL: создание таблиц, вставка и запрос данных
Отношения таблиц, объединения и подзапросы
Агрегация и группировка в SQL
Введение в Linux и Git
WSL, VirtualBox и дистрибутивы Linux
Командная строка Linux и написание скриптов оболочки
Управление версиями с помощью Git и коллективная работа
Основы Docker и контейнеризация
Области применения нейросетей.
Постановка задачи ML и перцептрон.
Град спуск на примере линейной регрессии.
Введение в полносвязные нейросети.
Универсальные оптимизации.
Введение в pytorch.
Обучение полносвязных нейросетей.
Типовой пайплайн: загрузчики данных, аугментации, метрики качества.
Проект 9 - Обучение нейросети на табличных данных для задачи классификации
Ведение в обработку изображений.
Устройство сверточных нейросетей.
Основные архитектуры области.
Детекция и сегментация.
Архитектуры и дообучение моделей.
Генеративные модели.
Ган. Вае.
Диффузия.
Дообучение готовых моделей.
Проект 10 - Сегментация изображений ковида
Введение в естественную обработку языка.
Рекуррентные нейросети, w2v.
Дообучение для типовых задач Nlp.Attention.
Transformer.
Архитектуры на основе трансформера.
Дообучение для типовых задач.
Знакомство с hugging face.
Трансформер и его модификации в современном nlp.
Применение в области звука, обработке изображений.
Проект 11 - Выделение именованных сущностей для автоматизации документооборота
Обзор области обучения с подкреплением.
Обзор основных архитектур.
Обучение под типовые задачи.
Введение в рекомендательные системы.
Обзор архитектур.
Обучение под типовые задачи.
Проект 12 - Построение рекомендательной системы на основе нейросетей
Курсы повышения квалификации или профессиональной переподготовки могут проходить две категории слушателей:
те, у кого уже есть среднее или высшее профессиональное образование;
те, кто еще учится в колледжах или вузах и не получил диплом.
Студенты колледжей и вузов могут параллельно учиться по программам ДПО, но удостоверения о повышении квалификации или дипломы о профессиональной переподготовке им выдадут только после того, как будет окончен курс основного образования и на руках у выпускника будет диплом вуза или колледжа.
Кто может получить дополнительное профессиональное образование
Как мы учим
Живое общение с преподавателем
Онлайн-занятия с преподавателем – живые встречи по установленному расписанию. Занятия совмещают теорию и практику. Вы видите экран преподавателя, задаете вопросы, получаете обратную связь.
Закрепление пройденных материалов
Материалы занятий нужно обязательно закрепить, пройдя тестирование и выполнив домашнее задание. Команда курса проверит задание и даст обратную связь. Условием успешного окончания курса является выполнение тестирования и домашнего задания.
Записи занятий
Вы сможете всегда пересмотреть все занятия в записи, чтобы лучше усвоить пройденную тему, или же если не смогли по какой-то причине присоединиться к занятию.
Общение и поддержка 24/7
Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом.
Акцент на навыках
Вас ждёт много практической работы, на 100% полезные кейсы
Наши преподаватели
Никита Честнов
Курс "Python для начинающих"
Магистрант МФТИ, кафедра распознавания изображений и обработки текста Сотрудник лаборатории ABBYY Lab. Преподаватель курсов "Практикум Python" и "Технологии программирования" в МФТИ.
Гайк Инанц
Видеокурс «Быстрый старт в SQL»
Преподаватель Data Engineering в МФТИ, МИИТ, РЭУ им. Плеханова. Методист и преподаватель в Сбер университете. Сооснователь детской школы программирования PROG-Center.
Аркадий Чернецкий
Видеокурс "Linux/Git для начинающих"
Выпускник МФТИ ФИВТ. Преподаватель курса «Алгоритмы и структура данных», и курса «Параллельные и распределённые вычисления», приглашенный преподаватель ШАД, системный администратор Windows систем
Илья Тихонов
Курс "Нейросети для начинающих"
Аспирант кафедры ЭВМ МФТИ, выпускник факультета радиотехники и кибернетики МФТИ. Занимается разработкой аналитических продуктовых и систем с применением алгоритмов машинного обучения для задач тематического моделирования и кластеризации для компаний на заказ и в рамках работы в Лаборатории Инноватики МФТИ
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
Доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
“Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.
Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
Факты о МФТИ - нам есть, чем гордиться!
Факт 1
МФТИ вошел в 50 лучших вузов мира по физике и в 100 лучших по математике по результатам рейтинга QS World University Rankings by Subject 2021
Факт 2
В общих рейтингах лучших университетов мира Times Higher Education и Quacquarelli Symonds МФТИ занимает первое место среди технических вузов России
Факт 3
Десять выпускников МФТИ вошли в список Forbes
Факт 4
2 выпускника МФТИ стали Нобелевскими лауреатами по физике в 2010 году
Факт 5
Среди молодых IT-специалистов, окончивших вузы в 2014-2019 годах, самые высокие зарплаты - 180 тыс. рублей в месяц - у выпускников Московского физико-технического института. Таковы результаты ежегодного исследования, проведенного порталом Superjob
Партнеры ФПМИ
Записаться на программу
Начало курса — 12 мая 2023
Длительность — 4 месяца.
2 занятия в неделю по 3 часа: вторник 19:00-21:15 и пятница 19:00-21:15
Доступ к материалам и группе — Более 100 видео, материалов, шаблонов и заданий. — В ходе курса поработаете над 11 проектами — Занятия 2 раза в неделю по 3 академических часа: вторник 19:00-21:15 и пятница 19:00-21:15, длительность — 4 месяца (17 недель) Удостоверение о повышении квалификации МФТИ
Для оплаты зарубежными картами (картой, выпущенной вне РФ) — используйте на экране оплаты опцию «Оплата через Prodamus».
3 250 ₽/месяц 78 000₽ — стоимость курса
Курс и подписка на Product Unity
8 166 ₽/в месяц 98 000₽ в год
1. Доступ к материалам и группе — Более 100 видео, материалов, шаблонов и заданий. — В ходе курса поработаете над 11 проектами — Занятия 2 раза в неделю по 3 академических часа: вторник 19:00-21:15 и пятница 19:00-21:15, длительность — 4 месяца (17 недель) Удостоверение о повышении квалификации МФТИ
2. Участие в сообществе Product Unity на 1 год, куда входит — Доступ к материалам, всех курсов Product University. Больше 15 курсов и профессий, больше 500 видеоуроков.
— Участие во всех новых запусках всех когортных курсов. Не меньше одного запуска в месяц. Когорты длительностью 15 — 60 дней.
— Доступ ко всем 10-шаговым мини-курсам, более 50 курсов, более 500 Excel и Notion-шаблонов.
После нажатия на кнопку «Записаться и оплатить», вы перейдете в платежную систему и сможете оплатить участие банковской картой (Visa/Mastercard). После оплаты мы свяжемся с вами по email и отправим детали программы.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c Политикой Конфиденциальности.
Условия рассрочки
По каждой из предлагаемых программ/курсов, имеется возможность оплаты обучения в рассрочку.
Условия рассрочки:
Полная стоимость обучения при использовании рассрочки не изменяется. Рассрочка беспроцентна, оформление рассрочки бесплатно.
Детали рассрочки описаны в оферте на каждую соответствующую программу/курс, в Приложении № 1 – График платежей.
В Графике платежей указаны контрольные даты, на которые слушателем суммарно за всё предшествующее такой дате время должна быть перечислена указанная в графике платежей соответствующая сумма, или превышающая её сумма (но не более полной стоимости обучения). Например:
Оплата через равные промежутки времени платежами одинакового размера
Оплата одним платежом в размере стоимости всего обучения
Все описанные варианты допустимы, если на каждую из обозначенных в графике платежей дат внесено платежей на сумму не меньше указанной.