Курс Машинное обучение (machine learning)
Розпродаж!

Курс з машинного навчання: від теорії до проєктів на Kaggle

-75%
(4 відгуків)
Savings 99% задоволених покупців і 4 з них оцінили курс вище ніж 4 зірки

Оригінальна ціна: 1,990 грн.Поточна ціна: 490 грн.

Savings Ви економите: 1,500 грн (75%)
 Покваптеся! Закінчується через

Хочете увійти в Data Science, але ваші знання з математики та програмування розрізнені? Без системного підходу та практичного досвіду складно отримати першу роботу, а резюме виглядає непереконливо без реальних кейсів. Цей курс систематизує ваші знання, навчить працювати з ключовими бібліотеками Python і допоможе створити сильне портфоліо, вирішуючи реальні задачі з платформи Kaggle.

icon Чому ви навчитеся

Check mark Систематизувати знання з теорії ймовірностей та мат. статистики.

Check mark Працювати з ключовими бібліотеками: Numpy, Pandas, Scikit-learn.

Check mark Будувати та оцінювати моделі регресії та класифікації.

Check mark Виводити системи машинного навчання в Production.

icon Для кого цей курс

Check mark Data Scientist-и початківці.

Check mark Аналітики, які бажають розширити свої навички.

Check mark Розробники, що переходять у сферу Data Science.

icon Вимоги

Check mark Базові знання математики (лінійна алгебра, мат. аналіз).

Check mark Основи програмування на Python.

Check mark Бажання вирішувати складні та цікаві завдання.

icon Курс містить

Check mark 10 годин відео

Check mark 10 статей

Check mark 10 ресурсів для завантаження

Check mark Дистанційно та у зручному для вас темпі

Check mark Повний довічний доступ

Check mark Цифровий сертифікат про закінчення

Курс Машинное обучение (machine learning)
Курс з машинного навчання: від теорії до проєктів на Kaggle 1,990 грн Оригінальна ціна: 1,990 грн.490 грнПоточна ціна: 490 грн.
Додаткова знижка в 20% при купівлі від 2 курсів. Активується автоматично.

Купуй 2 курси — 3-й безкоштовно
Подробиці акції

Як купити і отримати курс?

✔️ Натисніть «Купити» на сторінці курсу.

✔️ Справа з’явиться кошик — натисніть «Оформлення замовлення».

✔️ Заповніть усі поля (email і пароль).

✔️ Оплатіть зручним способом (понад 8 способів оплати).

✔️ Після оплати відкриється сторінка подяки з кнопкою для завантаження та посиланням у розділ «Завантаження» вашого акаунта.

✔️ Посилання на курс надійде вам на email.

Доступ до курсів: необмежений у часі.
Детальніше про оплату та безпеку — в довідці.

Питання? Пишіть на info@siluette.com.ua або в чат на сайті.

Перетворіть дані на дієві рішення з курсом Машинного навчання

Машинне навчання (Machine Learning) — це не майбутнє, а сьогодення IT-індустрії. Компанії від банків до рітейлу потребують фахівців, здатних будувати прогнозні моделі та знаходити приховані закономірності в даних. Цей курс — ваш практичний шлях у світ Data Science, де ви пройдете всі етапи створення ML-проєктів: від збору даних та їх аналізу до побудови моделей та їх впровадження.

Від теорії до реальних проєктів на Kaggle

Ми розуміємо, що суха теорія без практики не має цінності. Тому наше навчання побудоване навколо вирішення реальних завдань. Ви не просто вивчите алгоритми, а й застосуєте їх у змаганнях на Kaggle — світовому майданчику для Data Scientist-ів. Це дозволить вам отримати практичний досвід, який так цінують роботодавці, та створити портфоліо, яке виділить вас серед інших кандидатів.

Ключові навички, які ви здобудете:

  • Фундаментальна база: Поглибите знання з теорії ймовірностей та математичної статистики, необхідні для розуміння роботи алгоритмів.
  • Інструменти Data Scientist-а: Навчитеся вільно володіти Python та його бібліотеками (Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn) для обробки, аналізу та візуалізації даних.
  • Побудова моделей: Освоїте ключові алгоритми для вирішення завдань регресії (прогноз цін) та класифікації (кредитний скоринг).
  • Впровадження в Production: Зрозумієте, як перенести вашу модель з Jupyter ноутбука в реальний робочий процес, готовий до використання в бізнесі.
? Детальна програма курсу

Модуль 1. Теорія ймовірностей та математична статистика

Фундаментальний блок, що закладає основу для розуміння машинного навчання. Ви вивчите випадкові події, закони розподілу, перевірку статистичних гіпотез, A/B-тестування, кореляційний та регресійний аналіз.

Модуль 2. Бібліотеки Python для Data Science

Практичне освоєння головних інструментів: Numpy для обчислень, Pandas для роботи з даними, Matplotlib для візуалізації та Scikit-learn для побудови моделей. В рамках модуля ви візьмете участь у змаганні на Kaggle з прогнозування цін на нерухомість.

Модуль 3. Продовження роботи з бібліотеками Python

Поглиблене вивчення задач класифікації на прикладі кредитного скорингу. Ви навчитеся готувати дані, будувати та оцінювати моделі класифікації. В результаті — ще один проєкт у ваше портфоліо з Kaggle.

Модуль 4. Алгоритми аналізу даних

Детальний розбір найпопулярніших алгоритмів: лінійна та логістична регресія, дерева рішень, випадковий ліс, градієнтний бустинг та кластеризація. Ви зрозумієте, як вони працюють “під капотом”.

Модуль 5. Системи машинного навчання в Production

Найважливіший етап: виведення моделі в реальне життя. На прикладі задачі прогнозування відтоку клієнтів ви пройдете весь шлях від формалізації бізнес-задачі до підготовки проєкту до продакшену.

4 відгуки для Курс з машинного навчання: від теорії до проєктів на Kaggle

  1. Максим Підтверджений клієнт –

    Дуже глибокий курс, точно не для новачків. Потрібна хороша математична база. Але якщо вона є – курс просто скарб. Transfer Learning – це магія!

    Корисно? 0 0

  2. Анастасія Підтверджений клієнт –

    Для тих, хто хоче стати Data Scientist, – це обов’язково до вивчення. Дуже багато про Computer Vision і NLP. Це найгарячіші теми зараз.

    Корисно? 0 0

  3. Олег Підтверджений клієнт –

    Я розробник, і цей курс допоміг мені зрозуміти, як застосовувати ML на практиці. Градієнтний бустинг – це просто вибух мозку!

    Корисно? 0 0

  4. Дмитро Підтверджений клієнт –

    Підготовка до Kaggle – це дуже крутий бонус! Дає реальний бойовий досвід. Дуже корисно для портфоліо.

    Корисно? 0 0
Додати відгук
Артикул: PR-126 Категорії: , ,