Чему вы научитесь
- Работать с NumPy и эффективно обрабатывать данные с помощью массивов
- Использовать Pandas для анализа, очистки и преобразования таблиц
- Проводить полноценный EDA (Exploratory Data Analysis) реальных датасетов
- Строить графики и визуализации в Matplotlib, Seaborn и Plotly
- Понимать основы математики и статистики для Machine Learning
- Разбираться как работает градиентный спуск и линейная регрессия
- Создавать ML-модели с помощью Scikit-learn
- Решать задачи регрессии и классификации на практике
- Оценивать качество моделей с помощью accuracy, F1, RMSE и других метрик
- Работать с train/test split и кросс-валидацией
- Настраивать пайплайны и гиперпараметры моделей
- Работать с XGBoost и LightGBM
- Использовать SHAP для объяснимости моделей
- Работать с Optuna для подбора гиперпараметров
- Подготавливать данные для ML: encoding, scaling, feature engineering
- Участвовать в Kaggle-соревнованиях и делать сабмиты
- Понимать полный ML-пайплайн: от данных до предсказаний
- Уверенно использовать Python для задач Data Science и аналитики
О курсе
Полноценный практический путь в Data Science с нуля. Вы изучите NumPy, Pandas, визуализацию данных, математику для ML и классическое машинное обучение на Scikit-learn. Научитесь анализировать данные, строить графики, обучать модели и участвовать в Kaggle-соревнованиях.
Для кого этот курс
Для новичков, которые хотят войти в Data Science и Machine Learning с нуля
Для Python-разработчиков, желающих перейти в сферу анализа данных и ML
Для аналитиков, которые хотят автоматизировать работу и освоить машинное обучение
Для студентов и начинающих специалистов, собирающих портфолио проектов
Для всех, кто хочет научиться работать с данными, строить модели и понимать как устроен современный AI
Начальные требования
- Уверенное знание базового Python: переменные, условия, циклы, функции, списки и словари — это обязательно, без этого будет тяжело
- Математика на уровне школы — формулы, проценты, понятие функции; высшая математика не нужна, всё необходимое объясняется в курсе
- Обычный ноутбук или ПК под Windows, macOS или Linux — никакого специального железа не нужно
- Никаких знаний в Data Science, ML или статистике не требуется — всё с нуля
2 451