↓ Записаться

Создание нейросетей
для аналитических задач

Освойте нейросети и машинное обучение для реальных бизнес-задач.
Курс научит строить и обучать модели в Python, чтобы прогнозировать спрос, сегментировать клиентов и автоматизировать аналитику. Переходите от отчётов к точным предсказаниям и решениям на данных.
Онлайн-курс
Записаться на курс
-60%
до 20 января
Практические инструменты в курсе
Удостоверение
о повышении квалификации
Доступ к курсу навсегда
Опытные преподаватели
На курсе рассматривается:
Навык работы с нейросетями поможет вам перейти от ручного анализа к интеллектуальным прогнозам и принимать решения на основе данных нового уровня.
ML и нейросети для аналитиков
Поймёте основы машинного обучения и архитектуры нейросетей, научитесь выбирать метрики и валидировать модели для бизнес-кейсов.
Инструменты и фреймворки
Освоите Python, pandas, scikit-learn, Keras и PyTorch: подготовка данных, обучение, тюнинг гиперпараметров, внедрение моделей.
Прикладные проекты
Соберёте рабочие решения: прогноз продаж, классификация/кластеризация клиентов, анализ текстов и отзывов, базовое MLOps-внедрение.

Оформите заявку

до 20 января

и купите курс по самой выгодной цене!

До конца акции меньше недели!

-60%

Кому подойдёт курс

1/3
Аналитикам данных и BI-специалистам
Перейдёте от описательной аналитики к предиктивным моделям. Научитесь строить и объяснять ML-решения без лишней теории.
2/3
Бизнес-аналитикам и продакт-менеджерам
Разберётесь, где AI даёт прибыль, как формулировать задачи и оценивать качество моделей. Сможете запускать пилоты без «чёрного ящика».
3/3
Начинающим data-scientists
Закроете пробел между теорией и практикой: соберёте свои первые модели, оформите проекты в портфолио и подготовитесь к собеседованиям.

Программа охватывает все ключевые технологии машинного обучения и нейросетей для решения бизнес-задач.

Построите 2−3 законченных ML-проекта (прогнозирование, сегментация, NLP) и оформите портфолио.
Освоите Python, pandas, scikit-learn, Keras и PyTorch для подготовки данных, обучения и оценки моделей.
Научитесь выбирать подходящие алгоритмы, настраивать метрики и объяснять результаты бизнесу.
Сможете автоматизировать аналитические процессы и запускать AI-пилоты под задачи компании.

Ваш результат в конце обучения

Забронировать место на курсе

Программа обучения
Скачать полную версию в PDF

Модуль 1. Введение в нейросети и их бизнес-применение

Цель: Понять, как устроены нейросети и в каких задачах аналитики могут их использовать.
Уроки:
  1. Что такое нейросеть: от нейрона к модели.
  2. Отличие нейросетей от классических ML‑методов.
  3. Где нейросети действительно нужны в аналитике.
  4. Основные типы задач: классификация, регрессия, кластеризация, генерация.
Практика: кейс «Определение бизнес-задачи»: сформулировать 2‑3 идеи применения нейросетей в своей работе.

Модуль 2. Работа с данными и подготовка датасета

Цель: освоить базовый Python‑стек и принципы подготовки данных под модели.
Уроки:
  1. Python и Jupyter для аналитиков: что нужно знать.
  2. Pandas и NumPy: источники, объединение, фильтрация данных.
  3. Очистка и обработка пропусков.
  4. Feature engineering и нормализация.
  5. Разделение данных на обучающую и тестовую выборки.
Практика: кейс «Подготовка данных для прогноза оттока клиентов» (CSV‑датасет, очистка и подготовка признаков).

Модуль 3. Исследование данных и первичный анализ

Цель: научиться видеть структуру данных и извлекать инсайты для проектирования модели.
Уроки:
  1. Exploratory Data Analysis (EDA): статистики и визуализации.
  2. Корреляции и мультиколлинеарность.
  3. Выявление зависимостей и закономерностей.
Практика: мини‑проект EDA на своем датасете или кейсе курса.

Модуль 4. Основы нейросетевого моделирования

Цель: понять принципы построения и обучения сетей.
Уроки:
  1. Архитектура нейросетей: вход, скрытые слои, выход.
  2. Функции активации (ReLU, Sigmoid, Softmax) и ошибка модели.
  3. Обучение: градиентный спуск и обратное распространение.
  4. Разделение train/test, метрики качества.
  5. Применение TensorFlow и Keras.
Практика: кейс «Построение простой нейросети для прогнозирования прибыли магазина».

Модуль 5. Настройка, улучшение и интерпретация моделей

Цель: научиться улучшать качество моделей и объяснять результаты.
Уроки:
  1. Регуляризация и Dropout.
  2. Подбор гиперпараметров.
  3. Интерпретация моделей и Explainable AI (LIME, SHAP).
  4. Ошибки и переобучение.
Практика: кейс «Объяснение результатов модели оттока клиентов руководителю» (SHAP‑графики, визуальная интерпретация).

Модуль 6. Применение готовых решений и transfer learning

Цель: освоить методы адаптации существующих нейросетей под свои задачи.
Уроки:
  1. Предобученные модели и их повторное использование.
  2. Обзор HuggingFace и OpenAI API.
  3. Prompt‑engineering для дообучения моделей.
Практика: кейс «Классификация пользовательских отзывов с использованием предобученной модели BERT».

Модуль 7. Внедрение моделей в бизнес и автоматизация

Цель: научиться доставлять модели «в продакшн» и оценивать их ценность.
Уроки:
  1. Основы Flask и FastAPI.
  2. Контейнеризация моделей (Docker, Colab).
  3. MLOps и CI/CD для аналитиков.
  4. Как оценивать влияние модели на бизнес (ROI, A/B‑тесты).
Практика: кейс «Демонстрация своей модели через веб‑интерфейс Streamlit».

Модуль 8. Интеграция нейросетей в стратегии и процессы

Цель: уметь формулировать и управлять AI‑задачами в команде и отслеживать их ценность.
Уроки:
  1. Как менеджеру и аналитику ставить задачу на ML/AI.
  2. Управление жизненным циклом модели.
  3. Этические и юридические аспекты (bias, персональные данные, ответственность).
Записаться со скидкой

Диплом о прохождении курса

У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации и поможет в карьерном росте.

Удостоверение о повышении квалификации

После прохождения всех уроков
и практических кейсов курса вы получаете официальный диплом, который сможете указать в резюме.

Каждый выпускник программы получит два документа

-60%
0 ₽ / мес
0 ₽ / мес

Что вас ждёт на курсе и его стоимость

Что вас ждёт на курсе

Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца

Стоимость курса

00
:
00
:
00
0
дней
До конца скидки осталось:
Осталось мест: 7
Старт обучения: –
Поддержка куратора
в течение одного года
Удостоверение
о повышении квалификации
подтвердит ваши навыки
Практические инструменты
Доступ к курсу и обновлениям навсегда
Получите налоговый вычет 13%
Подходит с нуля
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Статус
У меня есть промокод
Применить
+7 (800) 101-14-04
academy@eduson.tv
Направления обучения
115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19
© 2020–2025 ООО «ЭДЮСОН»
Рассрочка от партнёров
Академия
Документы
Программы
Реферальная программа
Партнёрская программа
Корпоративное обучение
Подарочные сертификаты
Вакансии
Отзывы
Контакты
Блог
Записаться