Чему вы научитесь
- Применять Python для анализа и обработки данных
- Работать с Pandas и табличными наборами данных
- Рассчитывать основные бизнес-метрики на основе данных
- Подготавливать данные для машинного обучения
- Строить и обучать модели регрессии и классификации
- Применять KNN, деревья решений и Scikit-Learn
- Оценивать результаты работы ML-моделей
- Создавать интерактивные ML-приложения в Streamlit
- Понимать принципы NLP и работы больших языковых моделей (LLM)
- Подключать LLM к Python-приложениям через API
- Разрабатывать ИИ-решения для реальных бизнес-задач
- Создавать законченный Data Science проект для портфолио
О курсе
ДЕМО-практический курс по Data Science с нуля до собственного проекта. Вы освоите Python и Pandas, научитесь работать с данными, рассчитывать бизнес-метрики и строить модели машинного обучения. Разберёте регрессию, классификацию, KNN и деревья решений, поработаете со Scikit-Learn и создадите ML-продукт в Streamlit. Познакомитесь с NLP, принципами работы LLM и подключением языковых моделей через Python API. В финале разработаете ИИ-классификатор отзывов для портфолио.
Для кого этот курс
Для начинающих в IT — если хотите войти в Data Science с нуля и последовательно освоить необходимые инструменты.
Для разработчиков и аналитиков — если уже работаете с Python или данными и хотите перейти в машинное обучение и AI.
Для студентов и выпускников — если хотите получить практические навыки и создать первые проекты для портфолио.
Для предпринимателей и специалистов бизнеса — если хотите понимать возможности Data Science, машинного обучения и LLM и применять их для решения бизнес-задач.
Для тех, кто интересуется AI — если хотите не просто пользоваться нейросетями, а разобраться, как работают ML-модели и LLM, и научиться создавать собственные AI-приложения.
Начальные требования
Начальные знания не требуются — курс подходит для обучения с нуля.
Достаточно уверенно пользоваться компьютером, уметь устанавливать программы и работать с файлами.
Знание Python, математики, машинного обучения и Data Science не требуется — необходимые основы разбираются в рамках курса.
Для выполнения практических заданий потребуется компьютер с доступом в интернет.
Преподаватели курса
6 670
Как проходит обучение
Обучение проходит онлайн и в удобном темпе. Вы последовательно изучаете теорию, смотрите видеоуроки и сразу закрепляете материал на практике.
В курс входят практические задания, тесты с автоматической проверкой и работа с реальными наборами данных.
Вы будете писать код на Python, работать с Pandas и Scikit-Learn, обучать модели машинного обучения и создавать собственные приложения.
Что вы получите
- Практические навыки работы с Python для Data Science
- Навыки анализа и обработки данных с помощью Pandas
- Опыт построения и обучения моделей машинного обучения
- Практику работы со Scikit-Learn, NLP и LLM
- Навыки подключения языковых моделей через API
- Собственное ML-приложение на Streamlit
- Готовый ИИ-классификатор отзывов
- Проекты, которые можно добавить в портфолио
- Понимание полного жизненного цикла Data Science проекта
- Базу для дальнейшего развития в Data Science, Machine Learning и AI
Нагрузка
10 часов в неделю