Курс на Stepik
Обложка курса «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта» на Stepik
1 200 ₽

Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по машинному обучению без учителя на Python для аналитиков и Data Scientist: кластеризация (K-Means, DBSCAN, иерархическая, GMM), выбор числа кластеров по локтю и силуэту, снижение размерности (PCA, t-SNE, UMAP), поиск аномалий (z-score, IQR, Isolation Forest, LOF), ассоциативные правила и Apriori, рекомендательные системы и RFM-сегментация клиентов. 202 шага с практикой в браузере.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Количество уроков 24
Тесты в курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Количество квизов 87
Задачи с кодом в курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Количество задач с кодом 58
Стоимость курса «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Стоимость курса 1 200 ₽ —
Обновления курса «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта» 12 разделов Уроки в курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта» 24 урока Тесты в курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта» 87 тестов Задачи в курсе «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта» 58 задач Последнее обновление курса «Машинное обучение без учителя на Python: с нуля до проекта» обн. 26 сентября 2026

Обучение без учителя: данные без готовых ответов

2 урока
1. Машина без учителя: учимся без правильных ответов ↗
2. Три задачи обучения без учителя ↗

Похожесть и расстояния: как машина измеряет «похоже»

2 урока
1. Расстояние между объектами ↗
2. Зачем масштабировать признаки ↗

K-Means: делим данные на группы

2 урока
1. Как работает K-Means ↗
2. Центроиды, инерция и выбор числа кластеров ↗

DBSCAN и иерархическая кластеризация

2 урока
1. DBSCAN: кластеры по плотности ↗
2. Иерархическая кластеризация и дендрограмма ↗

Снижение размерности: PCA на пальцах

2 урока
1. Идея PCA: новые оси вдоль разброса ↗
2. Сколько компонент оставить ↗

Визуализация многомерных данных: t-SNE и UMAP

1 урок
1. t-SNE и UMAP: карта похожести ↗

Поиск аномалий: кто не вписывается

2 урока
1. z-score и межквартильный размах ↗
2. Isolation Forest и локальный фактор выброса ↗

Ассоциативные правила: что покупают вместе

2 урока
1. Что покупают вместе: правила и support ↗
2. Confidence, lift и алгоритм Apriori ↗

Рекомендательные системы: что посоветовать

3 урока
1. Похожие вкусы: коллаборативная фильтрация ↗
2. От похожих — к рекомендации ↗
3. Предсказание оценок и метрики качества ↗

Итоговый проект: сегментация клиентов магазина

2 урока
1. Постановка: RFM и сегменты клиентов ↗
2. Разбор сегментов и выводы ↗

Шпаргалка: карта методов обучения без учителя

3 урока
1. Карта методов: какой и когда применять ↗
2. Карта метрик и параметров: что измерять ↗
3. Сквозной паттерн проекта и анти-паттерны ↗

Итоговый экзамен по обучению без учителя

1 урок
1. Итоговый экзамен ↗