Курс на Stepik
Обложка курса «ML School by REU Data Science Club» на Stepik
Бесплатно

ML School by REU Data Science Club 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Изучите основы машинного обучения за 3 месяца в школе ML от REU Data Science Club. Наш курс смешанного формата будет включать в себя еженедельные лекции, онлайн-семинары и практические домашние задания. На нем мы разберем темы, начиная от программирования на Python и заканчивая градиентным бустингом. Участники научатся работать с данными, строить ML модели и оптимизировать их. В конце курса будет финальный проект, который будет состоять из реальных задач!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «ML School by REU Data Science Club»Учеников на курсе 5 406
Сертификаты, выданные на курсе «ML School by REU Data Science Club»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «ML School by REU Data Science Club»Отзывов получено 5
Рейтинг курса «ML School by REU Data Science Club»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «ML School by REU Data Science Club»Количество уроков 24
Задачи с кодом в курсе «ML School by REU Data Science Club»Количество задач с кодом 18
Время прохождения курса «ML School by REU Data Science Club»Время прохождения курса
Обновления курса «ML School by REU Data Science Club»Обновления курса
Дата публикации курса «ML School by REU Data Science Club»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «ML School by REU Data Science Club»Последнее обновление
Сложность easy
5.000
из 5
5 отзывов
★★★★★
5
★★★★
0
★★★
0
★★
0
0
Anonymous 445926076
Anonymous 445926076
1.5 года назад

Много полезных материалов + Живое сообщество в Москве!!!

Алексей Вашкевич
Алексей Вашкевич
2 года назад

Прежде всего хочу сказать, что формат курса просто потрясающий - очные лекции, дедлайн на закрытие всех дз. Курс местами довольно сложный, особенно, если вы не владете знаниями высшей математике на определенном уровне. Но всё можно освоить, если есть желание. Семинары хорошо структурированы, после просмотра не возникает банальных вопросов, откуда, что берется. Домашние задания интересные - хотя в конце основная суть дублируется, хотелось бы больше домашек и их разнообразия, а не просто дз на реализацию различных моделей машинного обучения. До этого курса машинное обучение я не изучал, после курса я стал ориентироваться в терминологии, научился на практике применять различные модели машинного обучения, а главное понимать преимущества и недостатки каждой, изучил основы основных библиотек для анализа данных (pandas, sk-learn, matplotlib) ну и много чего ещё. Математическую подоплеку некоторых алгоритмов я так и не понял, однако я не думаю, что в них состояла главная задача курса. Всем причастным людям к этому курсу, большое спасибо за такой качественный образовательный продукт и за сам формат тоже.

Майоров Константин
Майоров Константин
2 года назад

Идеальный формат и мотивация дойти до конца.

Игорь Владимирович Лапшин
Игорь Владимирович Лапшин
2 года назад

Спасибо за интересный курс!