Курс на Stepik
Обложка курса «Продвинутые методы машинного обучения» на Stepik
5 400₽ -28%
--:--:--
3 900 ₽

Продвинутые методы машинного обучения ★ 4.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Данный курс посвящен различным прикладным задачам, которые решаются при помощи методов машинного обучения и является логическим продолженим курса Практический Machine Learning. В курсе разобраны современные подходы к решению задач рекомендации, анализа временных рядов, динамическое ценообразование, uplift-моделирование и многое другое.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Продвинутые методы машинного обучения»Учеников на курсе 440
Сертификаты, выданные на курсе «Продвинутые методы машинного обучения»Сертификатов выдано 35
Отзывы о курсе «Продвинутые методы машинного обучения»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Продвинутые методы машинного обучения»Рейтинг курса 4.000
Уроки в курсе «Продвинутые методы машинного обучения»Количество уроков 49
Тесты в курсе «Продвинутые методы машинного обучения»Количество квизов 157
Задачи с кодом в курсе «Продвинутые методы машинного обучения»Количество задач с кодом 3
Время прохождения курса «Продвинутые методы машинного обучения»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Продвинутые методы машинного обучения»Стоимость курса 5 400 ₽ —
Обновления курса «Продвинутые методы машинного обучения»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Продвинутые методы машинного обучения»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Продвинутые методы машинного обучения»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • познакомитесь с подходами к решению различных прикладных задач анализа данных
  • разберете практические кейсы и попрактикуетесь в написании кода для решения задач на Python
  • самостоятельно реализуете проектные задания и получите ревью от команды курса
  • освоите ряд тем, не входящих в большинство стандартных курсов по машинному обучению и получите конкурентные преимущества по сравнению с другими data scientistами

О курсе

Данный курс посвящен различным прикладным задачам, которые решаются при помощи методов машинного обучения и является логическим продолженим курса Практический Machine Learning. В курсе разобраны современные подходы к решению задач рекомендации, анализа временных рядов, динамическое ценообразование, uplift-моделирование и многое другое.

Для кого этот курс

Наш курс будет полезен тем, кто уже знаком с алгоритмами классического машинного обучения и хочет углубиться в практические приложения, такие как построение рекомендательных систем, анализ временных рядов, интерпретируемое машинное обучение, AutoML, динамическое ценообразование и uplift-моделирование.

Начальные требования

Преподаватели курса

Аватар Елена Кантонистова
Елена Кантонистова
Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
★ 4.8
24 курса 34 158
→
Сертификат курса Продвинутые методы машинного обучения

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 35 учеников получили сертификат.

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям