Курс на Stepik
Обложка курса «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих» на Stepik
2 900 ₽

Stepik Awards 2023 — Победитель в номинации «Прорыв года»: курс «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих» Stepik Awards 2023 — Номинант в номинации «Лучший платный курс»: курс «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих» Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих 4.989

Открыть на
STEPIK.ORG

50+ часов видео-лекций и много практических заданий! 👍 Победитель Stepik Awards в номинации "Прорыв года"! 🏆 Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python! Библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn и многое другое.🔥 Оперативная поддержка автора!🔥 Почитайте отзывы и записывайтесь!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Учеников на курсе 6 563
Сертификаты, выданные на курсе «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Сертификатов выдано 930
Отзывы о курсе «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Отзывов получено 183
Рейтинг курса «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Рейтинг курса 4.989
Уроки в курсе «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Количество уроков 231
Тесты в курсе «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Количество квизов 64
Задачи с кодом в курсе «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Количество задач с кодом 22
Время прохождения курса «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Время прохождения курса
Стоимость курса «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Стоимость курса 2 900 ₽
Обновления курса «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Обновления курса
Дата публикации курса «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих»Последнее обновление
Сложность easy
4.989
из 5
183 отзыва
★★★★★
181
★★★★
2
★★★
0
★★
0
0
Кирилл Серов
Кирилл Серов
1 неделю назад

Теперь машинное обучение - не пустой звук. Огромное спасибо автору, столь структурно введшему меня в этот дивный мир ML. Желание появилось не только переслушать курс заново, но и развиваться дальше в этом направлении

Тимур
Тимур
3 недели назад

Прекрасный курс! Материал подаётся в доступной и понятной форме. После изучения каждой темы действительно появляется понимание того, как работает тот или иной алгоритм машинного обучения. Раньше мне казалось, что алгоритмы машинного обучения слишком сложны и разобраться в них будет крайне трудно. Однако после прохождения курса этот психологический барьер полностью исчез. Большое спасибо автору!

Дмитрий Балан
Дмитрий Балан
3 недели назад

Второй курс, который прохожу по машинному обучению. Первый проходил как дополнительный в университете, но там некоторые темы рассматривались поверхностно, а преподаватели не обладали таким профессионализмом. Спасибо большое Владу! Лекции интересные и понятны. А палата лишь символическая, учитывая сколько сил автор вкладывает в разработку этого курса - он стоит гораздо больше. Поэтому, если сомневаетесь брать курс или нет, то однозначно стоит взять. Единственное, чего мне сначала не хватало, так это побольше практики. Но когда садишься и повторяешь весь код и выполняешь задания в конце разделов, материал хорошо укладывается. А если не практики не хватает, то kaggle вас ждёт.

Дмитрий Лебедев
Дмитрий Лебедев
1 месяц назад

Отличный курс для старта в ML! Реально дает понимание, а не просто зазубривание. В общей сложности я проходил курс около 6 месяцев, но внутри этого срока у меня был перерыв на 2 месяца из-за параллельной учебы. К моему удивлению, база отлично отложилась в голове, так как после паузы я почти все помнил. Курс действительно помогает глубоко понять логику моделей, метрики оценки и синтаксис пайтона. Перед каждым методом обучения автор добавляет историю создания алгоритма и описание его работы, что на базовом уровне очень сильно помогает уловить суть. Что касается подачи материала, то видеолекции смонтированы великолепно, все лаконично, и каждая строчка кода логически вытекает из предыдущей. Также огромным плюсом стала поддержка: Влад Бурмистров оперативно отвечает на все вопросы в комментариях и делится полезными ссылками на обсуждения в Stack Overflow. Отдельно хочется отметить, что благодаря постоянному повторению одних и тех же команд на протяжении курса в итоге автоматически зазубриваешь синтаксис — к примеру, настройку графиков вроде plt.figure(figsize=(12,8), dpi=200), которую мы прописывали почти всегда, даже если это было необязательно. Как база для новичка — это лучший формат обучения, который я искренне рекомендую, а после финиша остается только переходить к самостоятельной практике!