Курс на Stepik
Хочешь понять, как работает Machine Learning и AI, но не готов сразу нырять в код и математику? ML Road объясняет ML с нуля простым языком: данные, признаки, метрики, как работают первые модели и ML-пайплайн, а также базовые идеи AI и LLM — на понятных примерах и аналогиях. Без формул-стен и без кода. К концу у тебя сложится целостная картина, как всё устроено внутри. Подойдёт новичкам, QA, backend-разработчикам, аналитикам и всем, кто хочет войти в ML / Data Science.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
177 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
5 | ||||
 Рейтинг курса |
5.000 | ||||
 Количество уроков |
99 | ||||
 Количество квизов |
172 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | easy | — | — | — | — |
Хороший путеводитель. Кратко, но емко (как по мне). Пожелания создателю(-ям). В первой части иногда встречаются отсылки у "уроку 24, 32, 57 и т.д." Но сами уроки пронумерованы 4-3, 5-6, 7-4 и т.д. Было бы лучше привести то и другое к "общему знаменателю".
Неплохо для вводного курса
Спасибо, Илья! Рад, что курс зашёл. С момента запуска он заметно вырос — теперь это 11 модулей: от баз и метрик до рекомендательных систем, ML в продакшене и блока по AI и LLM. Так что если заглянешь снова — материала ощутимо прибавилось. Вопросы и идеи всегда можно закинуть в чат сообщества ML Road 🙌
1. После прохождения курса научился понимать сущность моделей в машинном обучении, отличие регрессии от классификации. 2. Понравилось четкая подача материала. 3. Незначительный охват материала. 4. Наиболее удачный курс.
Андрей, спасибо за подробный отзыв — это ценно! Пункт про охват справедлив: когда вы проходили, курс был ещё в ранней версии. С тех пор он сильно подрос — сейчас 99 уроков и 11 модулей, от данных, метрик и моделей до Feature Engineering, рекомендательных систем, ML в продакшене и основ AI/LLM. Так что если вернётесь — найдёте заметно больше. А за слова про чёткую подачу отдельное спасибо: для меня это главное, ради чего всё и затевалось 🙌
Интересно получилось
Спасибо! Рад, что было интересно. Курс продолжает расти — заглядывайте, теперь там сильно больше материала 🙌
Курс понравился своей спокойной и понятной подачей. Он не пытается перегрузить новичка сложной теорией с самого начала, а постепенно собирает базу по ML в цельную картину. Видно, что это ещё ранняя версия, но фундамент уже хороший: материал последовательный, дружелюбный и удобный для входа в тему
