Курс на Stepik
Освойте классическое машинное обучение на Python от подготовки данных до построения, оценки и интерпретации моделей. Изучите регрессию, классификацию, ансамбли, подбор гиперпараметров, кросс-валидацию, кластеризацию и снижение размерности. На практических задачах разберитесь в метриках качества, переобучении, data leakage и объяснении предсказаний с помощью Feature Importance и SHAP.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
22 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
0 | ||||
 Рейтинг курса |
0.000 | ||||
 Количество уроков |
51 | ||||
 Количество квизов |
252 | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | easy | — | — | — | — |
7
разделов
51
урок
252
теста
обн. 28 октября 2026
