Курс на Stepik
Обложка курса «ML Road: Machine Learning с нуля» на Stepik
Бесплатно

ML Road: Machine Learning с нуля ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

ML Road — это понятный маршрут в Machine Learning с нуля. Курс создан для тех, кто хочет зайти в ML спокойно и системно: без хаоса, перегруза и резких прыжков в сложные темы. Мы идём шаг за шагом: от данных, признаков и Pandas — к метрикам, первым моделям и базовому ML-пайплайну. Курс подойдёт новичкам, а также QA, backend-разработчикам, аналитикам и всем, кто хочет перейти в ML / Data Science.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «ML Road: Machine Learning с нуля»Учеников на курсе 139
Сертификаты, выданные на курсе «ML Road: Machine Learning с нуля»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «ML Road: Machine Learning с нуля»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «ML Road: Machine Learning с нуля»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «ML Road: Machine Learning с нуля»Количество уроков 16
Тесты в курсе «ML Road: Machine Learning с нуля»Количество квизов 60
Время прохождения курса «ML Road: Machine Learning с нуля»Время прохождения курса —
Обновления курса «ML Road: Machine Learning с нуля»Обновления курса — —
Дата публикации курса «ML Road: Machine Learning с нуля»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «ML Road: Machine Learning с нуля»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Понимать, как устроены данные в задачах Machine Learning
  • Отличать признаки, target, X и y и правильно готовить данные для модели
  • Работать с Pandas на базовом уровне для ML-задач
  • Разделять данные на train, validation и test и понимать, зачем это нужно
  • Выбирать подходящие метрики для классификации и регрессии
  • Понимать разницу между overfitting и underfitting
  • Собирать простой ML-пайплайн от данных до оценки модели
  • Использовать и сравнивать первые модели: линейную регрессию, логистическую регрессию и Decision Tree
  • Читать и понимать базовый код на Python и scikit-learn
  • Строить крепкую базу для дальнейшего роста в ML и Data Science

О курсе

ML Road — это понятный маршрут в Machine Learning с нуля. Курс создан для тех, кто хочет зайти в ML спокойно и системно: без хаоса, перегруза и резких прыжков в сложные темы. Мы идём шаг за шагом: от данных, признаков и Pandas — к метрикам, первым моделям и базовому ML-пайплайну. Курс подойдёт новичкам, а также QA, backend-разработчикам, аналитикам и всем, кто хочет перейти в ML / Data Science.

Для кого этот курс

Этот курс подойдёт новичкам, которые хотят начать изучать Machine Learning с нуля и не утонуть в хаосе терминов, инструментов и несвязанных материалов. Он будет полезен тем, кто давно хочет войти в ML / Data Science, но не понимает, с чего начать и как выстроить нормальный порядок изучения тем. Курс также подойдёт QA-инженерам, backend-разработчикам, аналитикам и другим специалистам из IT, которые хотят расширить свой стек или постепенно перейти в сторону ML. Если вам ближе понятная структура, движение от простого к сложному и обучение через объяснение + закрепление, этот курс для вас.

Начальные требования

Специальной подготовки по Machine Learning не требуется.

Желательно:
базово понимать, что такое Python
уметь запускать простой код
не бояться таблиц и данных
быть готовым идти по темам последовательно, а не прыгать по курсу хаотично

Если у вас пока нет сильной базы, это нормально: курс как раз рассчитан на постепенный вход в тему.

Преподаватели курса

Аватар Jack Ripper
Jack Ripper
TG@JACK_R_I_P
★ 5.0
1 курс 139
→

Как проходит обучение

Обучение проходит поэтапно: курс разбит на короткие последовательные уроки, которые ведут от самых базовых понятий к первым рабочим ML-сценариям.

Внутри вас ждут:
теоретические объяснения простым языком,
примеры,
вопросы на понимание,
интерактивные задания,
мини-практика для закрепления.

Темы усложняются постепенно, чтобы вы не просто читали материал, а действительно понимали, как он связан в единую систему.

Лучший способ проходить курс — идти по порядку, выполнять задания и не пропускать базовые темы.

Что вы получите

  • Понятную и системную базу по Machine Learning с нуля
  • Последовательный маршрут обучения без хаоса и перегруза
  • Практические задания и вопросы для закрепления материала
  • Понимание того, как устроены данные, метрики, модели и базовый ML-пайплайн
  • Первый набор знаний, на который можно опираться в дальнейшем обучении
  • Более уверенный вход в ML / Data Science для новичков и специалистов из IT
  • Материалы, которые помогают не просто читать про ML, а реально разбираться в теме

Нагрузка

4–5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям