Чему вы научитесь
- Понимать основные принципы машинного обучения
- Работать с данными: анализировать, очищать и преобразовывать
- Строить модели регрессии и классификации
- Применять методы обучения без учителя (кластеризация, PCA)
- Работать с современными алгоритмами (Random Forest, Boosting)
- Использовать библиотеки LightGBM, XGBoost, CatBoost
- Оценивать качество моделей и выбирать лучшие решения
- Бороться с переобучением и улучшать модели
- Строить полный ML-пайплайн
- Решать реальные задачи и оформлять проекты
О курсе
Практический курс по машинному обучению, который проведёт вас от базовых понятий до продвинутых методов. Вы изучите весь процесс работы с данными: от анализа и подготовки до построения моделей, ансамблей и обучения без учителя. В курсе рассматриваются как классические алгоритмы, так и современные библиотеки, включая градиентный бустинг. Обучение построено на практике и завершается итоговым проектом.
Для кого этот курс
Новички, которые хотят войти в Data Science с нуля
Студенты и начинающие специалисты
Аналитики, желающие освоить машинное обучение
Python-разработчики, переходящие в ML
Все, кто хочет системно изучить машинное обучение на практике
Начальные требования
Базовые знания Python
Понимание переменных, циклов и функций
Преподаватели курса
480
Как проходит обучение
Пошаговое обучение от простого к сложному
Короткие теоретические блоки без перегрузки
Практические задания после каждой темы
Работа с реальными датасетами
Итоговый проект для портфолио
Поддержка преподавателя — ответы на вопросы по ходу обучения
Сертификат Stepik, подтверждающий ваши знания и практические навыки
Что вы получите
- Системное понимание машинного обучения
- Навыки работы с данными и моделями
- Практический опыт решения задач
- Поддержку преподавателя
- Знание современных алгоритмов и библиотек
- Итоговый проект в портфолио
- Сертификат после успешного прохождения курса
Нагрузка
4-5 часов в неделю