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 + ★ 4.714

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 254
Сертификаты, выданные на курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Сертификатов выдано 43
Отзывы о курсе «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Отзывов получено 14
Рейтинг курса «Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +»Рейтинг курса 4.714
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. 1 мая 2026

1. Введение

5 уроков
Открытый
1.1 Что это такое? ↗
934
229
4м 27с
27
Открытый
1.2 Датасеты, библиотеки ↗
495
208
4м 52с
13
Открытый
1.3 Щупаем данные ↗
395
159
7м 15с
13
Открытый
1.4 Работа с пропусками ↗
335
134
9м 34с
10
Открытый
1.5 Уменьшение размерности ↗
294
128
4м 53с
10

2. Классические алгоритмы

9 уроков
Открытый
2.1 Разбиение данных ↗
388
125
4м 11с
11
Открытый
2.2 Создание модели ↗
351
120
7м 11с
9
Открытый
2.3 Простая линейная регрессия ↗
390
107
2м 11с
11
Открытый
2.4 Имплементация ЛР ↗
342
95
4м 29с
10
Закрытый
2.5 Регуляризация: LASSO, RIDGE, etc. ↗
103
81
11м 24с
11
Закрытый
2.6 kNN великий и ужасный ↗
97
71
9м 11с
8
Закрытый
2.7 Линейная классификация ↗
84
66
12м 49с
7
Закрытый
2.8 Логистическая регрессия ↗
77
62
7м 52с
6
Закрытый
2.9 SVM ↗
76
59
4м 15с
8

3. Деревья, леса...

13 уроков
Закрытый
3.1 Введения в деревья ↗
75
54
12м 17с
8
Закрытый
3.2 Дерево решений ↗
74
58
2м 18с
7
Закрытый
3.3 Ансамбли ↗
74
52
11м 2с
8
Закрытый
3.4 Случайный лес ↗
66
53
3м 41с
7
Закрытый
3.5 Градиентный бустинг ↗
65
52
4м 20с
8
Закрытый
3.6 Классификация с GB ↗
60
52
2м 51с
8
Закрытый
3.7 Регрессия с GB ↗
60
52
2м 25с
7
Закрытый
3.8 Разновидности градиентного бустинга ↗
58
51
3м 17с
7
Закрытый
3.9 XGBoost ↗
66
48
7м 0с
8
Закрытый
3.10 LightGBM ↗
58
45
6м 54с
9
Закрытый
3.11 CatBoost ↗
62
44
3м 48с
7
Закрытый
3.12 Битва моделей ↗
61
41
2м 28с
9
Закрытый
3.13 AdaBoost ↗
57
40
2м 27с
8

4. Обучение без учителя

7 уроков
Закрытый
4.1 Кластеризация ↗
66
41
6м 46с
9
Закрытый
4.2 K-Means ↗
58
42
6м 32с
7
Закрытый
4.3 DBSCAN ↗
46
33
10м 28с
0
Закрытый
4.4 Алгоритмы уменьшения размерности ↗
43
34
4м 54с
0
Закрытый
4.5 PCA ↗
44
30
7м 4с
0
Закрытый
4.6 t-SNE ↗
46
30
3м 47с
0
Закрытый
4.7 Как вам курс? ↗
45
45
0м 6с
0

5. ML в недвижимости (проект)

6 уроков
Закрытый
5.1 Постановка задачи ↗
68
44
1м 46с
0
Закрытый
5.2 Исследование данных ↗
60
24
1м 25с
0
Закрытый
5.3 Обработка данных ↗
41
21
1м 40с
0
Закрытый
5.4 Модели деревьев ↗
41
24
1м 50с
0
Закрытый
5.5 Линейные модели ↗
41
25
1м 34с
0
Закрытый
5.6 Финал ↗
44
26
1м 39с
1

6. Репетиторство

1 урок
Открытый
6.1 Мой контакт ↗
399
399
0м 29с
5