Профессиональные навыки:
Опыт применения методов
машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация)
Работа с нейронными сетями и их настройка (обучение с подкреплением,
CNN)
Умение работать с данными:
очистка, визуализация, предобработка
Знание Python для анализа данных
(библиотеки pandas, numpy, matplotlib)
Навыки построения ансамблевых
моделей (бэггинг, бустинг, случайные леса)
Практический опыт в анализе
данных и обучении моделей с использованием реальных данных (проектные
задания)
