Чему вы научитесь
Курс рассчитан на новичков в машинном обучении. Нужен базовый Python — переменные, циклы, функции. Всё остальное показываем в видео.
Каждый урок устроен одинаково: текст до видео (что будем делать), видео, текст после (чеклист — что должно получиться), задание на Stepik. Код пишете в Jupyter Notebook на компьютере или в Google Colab в браузере.
По ходу курса вы пройдёте такой путь:
- Уроки 1.1–1.6 — открываете данные, смотрите на них, строите графики, делите на обучающую и проверочную части
- Уроки 1.7–1.9 — обучаете первые модели классификации, считаете метрики, разбираетесь с неравными классами
- Уроки 1.10–1.12 — регрессия и подготовка признаков для модели
- Уроки 1.13–1.18 — pipeline, подбор настроек модели, Random Forest, CatBoost
- Уроки 1.19–1.22 — PCA и кластеризация
- Урок 1.23 — итоговый экзамен
Код каждого урока опирается на предыдущий, поэтому лучше идти по порядку.
Этот курс — один из пяти в нашей программе. Проходить его можно отдельно: видео, материалы и задания — всё внутри. Другие курсы не нужны.
Всего в линейке пять курсов: ML, BackEnd, FrontEnd, Бизнес и Singularity. Их можно проходить в любом порядке.
Подробнее о программе на сайте: https://singularity.point
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовый Python. Jupyter Notebook на компьютере или аккаунт Google для Colab.
Преподаватели курса
711
Как проходит обучение
Вы смотрите видео, повторяете код у себя в ноутбуке, сверяетесь с чеклистом, сдаёте задание на Stepik и переходите к следующему уроку. В конце сдаёте экзамен 1.23.