Курс на Stepik
Обложка курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +» на Stepik
1 690 ₽

Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost + 4.733

Открыть на
STEPIK.ORG

🔥Подробное изучение ключевых (базовых и продвинутых) алгоритмов машинного обучения с использованием библиотек scikit-learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM и не только. Курс полностью текстовый, включает теорию и практику.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Учеников на курсе 272
Сертификаты, выданные на курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Сертификатов выдано 45
Отзывы о курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Отзывов получено 15
Рейтинг курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Рейтинг курса 4.733
Уроки в курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Количество уроков 41
Тесты в курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Количество квизов 90
Время прохождения курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Время прохождения курса
Стоимость курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Стоимость курса 1 690 ₽
Обновления курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Обновления курса
Дата публикации курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +» 6 разделов Уроки в курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +» 41 урок Тесты в курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +» 90 тестов Время прохождения курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +» 3 ч. Последнее обновление курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +» обн. 10 июня 2026

Введение

5 уроков
1. Что это такое?
2. Датасеты, библиотеки
3. Щупаем данные
4. Работа с пропусками
5. Уменьшение размерности

Классические алгоритмы

9 уроков
1. Разбиение данных
2. Создание модели
3. Простая линейная регрессия
4. Имплементация ЛР
5. Регуляризация: LASSO, RIDGE, etc.
6. kNN великий и ужасный
7. Линейная классификация
8. Логистическая регрессия
9. SVM

Деревья, леса...

13 уроков
1. Введения в деревья
2. Дерево решений
3. Ансамбли
4. Случайный лес
5. Градиентный бустинг
6. Классификация с GB
7. Регрессия с GB
8. Разновидности градиентного бустинга
9. XGBoost
10. LightGBM
11. CatBoost
12. Битва моделей
13. AdaBoost

Обучение без учителя

7 уроков
1. Кластеризация
2. K-Means
3. DBSCAN
4. Алгоритмы уменьшения размерности
5. PCA
6. t-SNE
7. Как вам курс?

ML в недвижимости (проект)

6 уроков
1. Постановка задачи
2. Исследование данных
3. Обработка данных
4. Модели деревьев
5. Линейные модели
6. Финал

Репетиторство

1 урок
1. Мой контакт