Сколько стоит курс «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist»?

Стоимость курса составляет 999.00 рублей

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 1 учеников получили сертификат (5.3% завершаемость).

Где можно пройти курс «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/291315.

Курс на Stepik

Обложка курса «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist» на Stepik

999 ₽

Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist ★ 0.000

Name: Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist
Price: 999.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Машинное обучение с учителем: классификация и регрессия, метрики качества, регуляризация и кросс-валидация. Практика на Python для аналитиков и Data Scientist: разделение выборки, поиск утечек и подбор гиперпараметров.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	19
Сертификатов выдано	1
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	52
Количество квизов	335
Количество задач с кодом	273
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	999 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	5 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	29 октября 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist»

16 разделов Уроки в курсе «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist»

52 урока Тесты в курсе «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist»

335 тестов Задачи в курсе «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist»

273 задачи Время прохождения курса «Машинное обучение с учителем для аналитиков и Data Scientist»

0 ч.

обн. 29 октября 2026

Что такое машинное обучение: первые шаги

3 урока

1. Машинное обучение простыми словами ↗

2. Регрессия и классификация: две главные задачи ML ↗

3. Как модель учится: данные, ошибка, обучение ↗

Python для ML: numpy и pandas для аналитика

2 урока

1. numpy: вычисления на массивах ↗

2. pandas: таблицы, группировки, пропуски ↗

Откуда берутся данные: EDA, предобработка, feature engineering

3 урока

1. Разведка данных: статистики, выбросы, корреляции ↗

2. Предобработка и создание признаков ↗

3. Продвинутый feature engineering: бины, даты, кодирование, утечки ↗

Математика для машинного обучения простыми словами

3 урока

1. Векторы и матрицы: как модели видят данные ↗

2. Функция ошибки: MSE и MAE на пальцах ↗

3. Производная и градиентный спуск без боли ↗

Линейная регрессия с нуля

3 урока

1. Линейная регрессия: первая модель машинного обучения ↗

2. Градиентный спуск своими руками на Python ↗

3. Линейная регрессия в scikit-learn и метрики качества ↗

Классификация и логистическая регрессия

3 урока

1. Логистическая регрессия и сигмоида ↗

2. Метрики классификации: precision, recall и F1 ↗

3. ROC-кривая, AUC и выбор порога ↗

Деревья решений, случайный лес и градиентный бустинг

4 урока

1. Решающее дерево: как работает и где ломается ↗

2. Случайный лес (Random Forest): мудрость толпы ↗

3. Градиентный бустинг: XGBoost, LightGBM, CatBoost ↗

4. Ансамбли: как объединять модели ↗

kNN, наивный Байес и SVM: классические алгоритмы классификации

3 урока

1. Метод k ближайших соседей (kNN) на Python ↗

2. Наивный Байес: классификация по вероятностям ↗

3. SVM и выбор алгоритма: итоговая карта классификации ↗

Валидация моделей и борьба с переобучением

4 урока

1. Переобучение и train test split ↗

2. Кросс-валидация на Python ↗

3. Подготовка признаков: масштабирование и кодирование ↗

4. Регуляризация L1 и L2 + подбор гиперпараметров ↗

Подбор гиперпараметров: Grid, Random и Optuna

2 урока

1. Гиперпараметры и честный подбор ↗

2. Перебор: Grid, Random, Optuna ↗

Важные темы: bias-variance, мультикласс, дисбаланс, пайплайны

5 уроков

1. Bias и variance: единый язык про недо- и переобучение ↗

2. Мультикласс: когда классов больше двух ↗

3. Дисбаланс классов: что с ним делать ↗

4. Подготовка данных и пайплайны: как у профессионалов ↗

5. Как связать ML с бизнесом: метрики, деньги, решения ↗

Временные ряды как регрессия

2 урока

1. Прогноз во времени = регрессия ↗

2. Лаги, скользящее среднее, утечка времени ↗

ООП в Python кратко: свой estimator

2 урока

1. Класс, объект, метод ↗

2. Наследование и свой estimator ↗

Продвинутые задачи: регрессия, классификация и валидация

3 урока

1. Регрессия от данных до метрики ↗

2. Классификация: выжимаем максимум ↗

3. Валидация без самообмана ↗

Итоговый проект: предсказание цены квартиры

6 уроков

1. Постановка задачи и разведка данных на Python ↗

2. Бейзлайн и обучение модели регрессии ↗

3. Улучшение модели и итоги: чеклист ML-проекта ↗

4. Множественная регрессия, метрики и кросс-валидация ↗

5. Итоговый экзамен по машинному обучению ↗

6. Взрослый пайплайн: ловушки и продакшен-решения ↗

Шпаргалка: основные паттерны машинного обучения

4 урока

1. Карта алгоритмов: какой и когда применять ↗

2. Карта метрик: что измерять под задачу ↗

3. Сквозной паттерн ML-проекта и анти-паттерны ↗

4. Что дальше: подготовка к собеседованиям и практика ↗