Курс на Stepik
Обложка курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу» на Stepik
Бесплатно

Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу ★ 4.667

Открыть на
STEPIK.ORG

Буткемп проводится командой онлайн-магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы" факультета компьютерных наук Высшей школы экономики и знакомит с основами разведочного анализа данных

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Учеников на курсе 4 467
Сертификаты, выданные на курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Отзывов получено 21
Рейтинг курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Рейтинг курса 4.667
Уроки в курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Количество уроков 17
Тесты в курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Количество квизов 29
Задачи с кодом в курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Количество задач с кодом 6
Время прохождения курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Время прохождения курса —
Обновления курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу» 6 разделов Уроки в курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу» 17 уроков Тесты в курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу» 29 тестов Задачи в курсе «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу» 6 задач Время прохождения курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу» 8 ч. Последнее обновление курса «Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу» обн. 1 год назад

1. Знакомство

1 урок
Закрытый
1.1 О курсе ↗
4 089
1 919
1м 29с
23

2. Введение в машинное обучение

5 уроков
Закрытый
2.1 Введение ↗
2 068
1 458
3м 4с
16
Закрытый
2.2 Основные понятия машинного обучения ↗
1 790
1 434
2м 52с
19
Закрытый
2.3 Типы задач в машинном обучении ↗
1 606
1 178
4м 30с
20
Закрытый
2.4 Схема проекта по машинному обучению ↗
1 515
946
23м 40с
53
Закрытый
2.5 Оценка обобщающей способности модели ↗
1 193
822
11м 4с
27

3. Разведочный анализ данных

3 урока
Закрытый
3.1 Обзор Python ↗
1 151
292
83м 51с
-11
Закрытый
3.2 Разведочный анализ данных ↗
1 125
563
84м 40с
22
Закрытый
3.3 Домашнее задание ↗
893
700
1м 4с
13

4. Модели машинного обучения

3 урока
Закрытый
4.1 Построение предсказательных моделей при помощи ML ↗
923
407
84м 57с
14
Закрытый
4.2 Основы работы с Git ↗
788
365
77м 6с
9
Закрытый
4.3 Домашнее задание ↗
632
632
0м 12с
3

5. Презентация решения

3 урока
Закрытый
5.1 Фреймворк Streamlit ↗
974
593
81м 18с
15
Закрытый
5.2 Домашнее задание ↗
673
34
1м 11с
5
Закрытый
5.3 Голосование за лучшие работы ↗
551
160
3м 23с
2

6. Финал

2 урока
Закрытый
6.1 Результаты ↗
402
402
0м 10с
1
Закрытый
6.2 Что дальше? ↗
385
211
1м 4с
2