Курс на Stepik
Обложка курса «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft» на Stepik
1 000 ₽

Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Погрузись в уникальный Data Science-квест внутри миров Minecraft! Решай задачи, сражайся с моделями ML и изучай аналитику, прокачивая навыки и собирая артефакты, чтобы стать настоящим мастером данных.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Учеников на курсе 1
Сертификаты, выданные на курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Количество уроков 29
Тесты в курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Количество квизов 275
Стоимость курса «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Стоимость курса 1 000 ₽
Обновления курса «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Обновления курса
Дата публикации курса «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft» 6 разделов Уроки в курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft» 29 уроков Тесты в курсе «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft» 275 тестов Последнее обновление курса «Специалист по Data Science и ML в обучающих мирах Minecraft» обн. 1 год назад

Forest of Features — Продвинутая работа с признаками

5 уроков
1. Очистка пропущенных и некорректных данных
2. Кодирование категориальных признаков
3. Масштабирование и нормализация признаков
4. Создание новых признаков для модели
5. Квест: собрать магические артефакты данных

Valley of Models — Продвинутые ML модели

5 уроков
1. Обучение деревьев решений и Random Forest
2. Применение Boosting моделей XGBoost/LightGBM
3. Оценка моделей через ROC, F1, Precision
4. Тестирование и подбор гиперпараметров
5. Квест: победить мини-дракона Overfitting

Neural Temple — Продвинутые нейросети

5 уроков
1. Создание глубоких нейронных сетей (MLP)
2. CNN для классификации изображений
3. RNN и LSTM для временных рядов
4. Transfer Learning на готовых моделях
5. Квест: оживить голема с обученной сетью

Labyrinth of Specializations — Специализация

5 уроков
1. NLP: TF-IDF, word2vec, BERT
2. CV: детекция и сегментация объектов
3. Time Series: ARIMA, Prophet, LSTM
4. Reinforcement Learning: обучение ИИ
5. Квест: пройти лабиринт и собрать свитки

Engineering City — MLOps и Data Engineering

5 уроков
1. SQL и NoSQL для хранения данных
2. Обработка больших данных PySpark/Dask
3. Контейнеризация и CI/CD в Docker
4. MLflow/DVC для экспериментов
5. Квест: построить инфраструктуру города

Citadel of Projects — Практические проекты

4 урока
1. Создание системы рекомендаций
2. Прогнозирование спроса или цен
3. Анализ отзывов и sentiment analysis
4. Квест: победить Хаос Данных в битве