Чему вы научитесь
- Понимать, как устроены данные в ML и что такое признаки, X, y и target
- Различать типы задач ML: классификация, регрессия, кластеризация, рекомендации, ранжирование
- Понимать, зачем данные делят на train, validation и test, и как оценивают качество моделей
- Разбираться в метриках классификации и регрессии и видеть разницу между overfitting и underfitting
- Понимать, как работают основные модели: линейная и логистическая регрессия, деревья, Random Forest и бустинги (XGBoost, LightGBM, CatBoost)
- Понимать, как готовят признаки (Feature Engineering) и почему Data Leakage — опасная ошибка
- Разбираться, почему модель ошибается: bias/variance, дисбаланс классов, подбор гиперпараметров
- Понимать обучение без учителя: кластеризацию, снижение размерности и поиск аномалий
- Понимать, как устроены рекомендательные системы и ранжирование в лентах и маркетплейсах
- Понимать, как ML живёт в продакшене: training vs inference, мониторинг, тестирование ML-систем и A/B-тесты
- Разбираться в основах AI и Deep Learning: нейросети, Transformer, LLM, prompt engineering, RAG и AI-агенты
- Видеть целостную картину ML и понимать, что учить дальше для роста в ML / Data Science
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Никакой специальной подготовки не требуется. Программировать и знать математику не нужно.
Чтобы учиться было комфортно, желательно:
— интерес к ML / AI и желание разобраться, как всё устроено;
— готовность идти по темам по порядку, а не вразброс;
— спокойное отношение к таблицам и данным (даже если ты «не технарь»).
Если у тебя пока нет вообще никакой базы — это нормально. Курс рассчитан на постепенный вход в тему с самого нуля.
Преподаватели курса
175
Как проходит обучение
Обучение проходит поэтапно: курс разбит на короткие последовательные уроки, которые ведут от самых базовых понятий к пониманию первых рабочих ML-сценариев.
Внутри вас ждут:
— теоретические объяснения простым языком;
— примеры и аналогии;
— вопросы на понимание;
— интерактивные тесты 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, отвечать на вопросы и не пропускать базовые темы.
Что вы получите
- Понятную и системную базу по Machine Learning с нуля
- Последовательный маршрут обучения — без перегруза и каши в голове
- Интерактивные тесты 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 — и для новичков, и для специалистов из IT
- Материалы, которые помогают не просто читать про ML, а реально разбираться в теме