Скиллсет выпускника онлайн-магистратуры "Инженерия машинного обучения"

1. Data Access Methods

1.1. Базы данных

1.1.1. SQL

1.1.2. NoSQL

1.1.3. Администрирование БД

1.2. Обработка и хранение

1.2.1. ETL

1.2.2. Устройство пайплаинов

1.2.3. Современные срверные архитектуры

1.2.4. Жизненный цикл данных

1.2.5. Распределенные системы

1.3. Структура/фломат данных

1.3.1. JSON

1.3.2. XML

1.3.3. YAML

1.3.4. Вероятностные структуры данных

1.4. Анализ

1.4.1. OLAP

2. DevOps

2.1. Тестирование ПО

2.2. Kubernetes

2.3. GitHub Actions

2.4. CI/CD

2.5. Jenkins

3. Software Engineering

3.1. Правила оформления кода

3.1.1. PEP8

3.1.2. Документирование

3.1.3. Самодокументирование

3.2. Контроль версий

3.2.1. Git

3.2.2. GitHub

3.2.3. GitLab

3.3. Парадигмы программироваия

3.3.1. Процесс разработки ПО

3.3.2. Жизненный цикл ПО

3.3.3. Требования ПО

4. Linux

4.1. Администрирование Linux

5. Параллельные и распределенные вычисления

5.1. Инфраструктура

5.1.1. Kubernetes

5.1.2. Docker

5.1.3. Ansible

5.2. Clouds

5.2.1. Yandex Cloud

5.2.2. SberCloud

6. Алгоритмы для ML

6.1. LSTM/GRU

6.2. Линейная и логическая регрессия, методы регуляризации

6.3. Трансформеры

6.4. Механизмы внимания

6.5. Сверточные нейронные сети

6.6. Рекурентные нейронные сети

6.7. Решающие деревтя и леса

6.8. SVM

6.9. Бэггинг и стеккинг

7. Математическая подготовка

7.1. Линейная алгебра

7.2. Основы математического анализа для задач оптимизации

7.3. Оценка слодности алгоритмов

7.4. Базовая теория информации

8. Теория вероятностей и математическая статистика

8.1. Описательная статистика

8.2. Марковские цепи

8.3. Статистическая проверка гипотез

8.4. Случайные величины

8.5. Доверительный интервал

8.6. Характеристики распределения случайных величин

8.7. Регрессионный анализ

9. Исследовательская (академическая) деятельность

9.1. Введение принципами исследований, методами проведения исследований

9.2. Работа с базами данных и другими источниками информации

9.3. Готовность в проведению НИР и НИОКР

10. Инструменты

10.1. Programming

10.2. Python

10.3. Jupyter Notebook

10.4. Pandas

10.5. NumPy

10.6. TensorFlow

10.7. Plotly