WhatsApp
Saltar al contingut
Eurekademy
ML aplicat

Fes classes particulars de machine learning

Models supervisats/no supervisats, deep learning, NLP, computer vision. sklearn, PyTorch, TensorFlow. Fixes la teva tarifa.

Decideixes tu La teva tarifaML La teva especialitatOnline Des de casa

Tarifes que fixes tu · Sense exclusivitat · 100% online o híbrid

Reserva la teva primera classe

Disponibilitat horària (opcional)

Sense compromís · Et contactem per WhatsApp

Per què fer classes de ML

Tarifes premium reals

ML aplicat paga bien. Pocs profes amb experiència professional real, molta demanda de TFM i reskilling.

Sense exclusivitat

Compatible amb la teva feina a data science, R&D o consultoria AI.

Sense paperassa innecessària per a volum baix

Per a facturació reduïda molts col·laboradors no necessiten alta com a autònoms. T'orientem sobre el teu cas en unir-te.

Alumnes seriosos i compromesos

Alumnes de màster, doctorands i professionals en transició: classes llargues i d'alt valor.

Perfil ideal per a aquesta col·laboració

  • Experiència professional o doctorat en ML/data science
  • Domini de sklearn i almenys un framework de deep learning (PyTorch o TensorFlow)
  • Capacitat d'explicar matemàtiques rere els models sense enterrar l'alumne
  • Connexió estable i entorn per compartir notebooks (Colab, Jupyter)

Què diuen els col·laboradors

"Faig classes de ML a alumnes de màster en data science. Unes hores setmanals amb zero estrès."

Daniel V.ML engineer a consultora

"Assessoro TFM/tesi amb xarxes neuronals. Compatible amb la meva pròpia tesi i refresco lectura de papers."

Cristina E.Doctoranda en deep learning aplicat

Preguntes freqüents sobre col·laborar amb Eurekademy

PyTorch o TensorFlow?
PyTorch domina en investigació i màster. TensorFlow es fa servir més en producció enterprise. Saber almenys un cobreix la majoria.
Cal saber matemàtiques avançades?
Per a nivell uni-grau, àlgebra i càlcul bàsics. Per a màster i deep learning convé saber àlgebra lineal, optimització i probabilitat.
Quan hi ha més demanda?
Octubre-juny (cohorts de màster) amb pics a maig-juliol (TFM). Reskilling/professionals: demanda estable tot l'any.
Serveix si només faig ML clàssic?
Sí, sklearn i models clàssics cobreixen molta demanda universitària. Per pujar tarifa convé afegir deep learning.

Sol·licita unir-te a la xarxa de col·laboradors

Explica'ns el teu perfil. Sense compromís.

Comença a col·laborar avui

Uneix-te a la xarxa de professors col·laboradors d'Eurekademy. Et facilitem informació orientativa sobre fiscalitat segons el teu volum estimat de facturació.

Començar a col·laborar