99% довольных покупателей и 4 из них оценили курс выше чем 4 звезды
Вы экономите: 
Поторопитесь! Заканчивается через 
Сделайте карьеру в Data Science с курсом по Machine Learning
Этот курс — ваш комплексный путеводитель в мир машинного обучения. Мы не просто рассматриваем алгоритмы, а учимся решать реальные бизнес-задачи: от обработки “сырых” данных до построения готовых к внедрению ML-пайплайнов. Вы получите навыки, которые высоко ценятся работодателями, и создадите сильные проекты для своего портфолио.
От теории до практики на реальных кейсах
Программа курса построена таким образом, чтобы последовательно погрузить вас во все аспекты работы Data Scientist. Вы не только поймете математику, лежащую в основе моделей, но и научитесь применять ее на практике, используя самые современные инструменты.
Что вы освоите на курсе:
- Фундамент ML: От метода ближайших соседей и линейной регрессии до мощных ансамблей и градиентного бустинга.
- Продвинутые методы: Обучение без учителя для кластеризации, методы уменьшения размерности и поиск аномалий в данных.
- Анализ текстов (NLP): Научитесь обрабатывать текстовые данные, применять тематическое моделирование и векторные представления слов (embeddings).
- Временные ряды: Освоите методы прогнозирования временных рядов, от классической модели ARIMA до применения современных ML-моделей.
- Рекомендательные системы: Научитесь строить системы, предлагающие пользователям релевантный контент, используя коллаборативную и контентную фильтрацию.
- Практика на Kaggle: Подготовитесь к участию в соревнованиях по машинному обучению, что является отличным способом продемонстрировать свои навыки.
? Подробная программа курса по модулям
Модуль 1. Основные методы машинного обучения
Введение в ML, инструменты Python (Pandas, NumPy), предварительный анализ (EDA), задачи классификации (kNN) и регрессии (линейная, логистическая), Feature engineering, А/Б тестирование.
Модуль 2. Продвинутые методы машинного обучения
Пайплайны в Python, метод опорных векторов (SVM), деревья решений, ансамбли, градиентный бустинг. Обучение без учителя (K-means, иерархическая кластеризация), уменьшение размерности (PCA), поиск аномалий.
Модуль 3. Сбор и анализ текстовых данных (NLP)
Сбор данных. Предобработка текстов, токенизация, тематическое моделирование, NER (Named Entity Recognition), векторные представления слов (word embeddings).
Модуль 4. Анализ временных рядов
Модель ARIMA, извлечение признаков для ML-моделей, автоматическое прогнозирование, кластеризация временных рядов.
Модуль 5. Рекомендательные системы
Коллаборативная и контентная фильтрация, гибридные подходы, работа с неявными отзывами (implicit feedback).
Модуль 6. Подготовка к соревнованиям Kaggle
Практические тренировки по решению реальных задач с платформы Kaggle.
Модуль 7. Проектная работа
Создание комплексного проекта для портфолио и консультации по поиску работы в Data Science.
Дмитрий Подтвержденный клиент –
Подготовка к Kaggle – это очень крутой бонус! Дает реальный боевой опыт. Очень полезно для портфолио.
Олег Подтвержденный клиент –
Очень глубокий курс, точно не для новичков. Нужна хорошая математическая база. Но если она есть – курс просто клад.
Виктория Подтвержденный клиент –
Рекомендательные системы – это было для меня самым интересным. Наконец-то поняла, как работают алгоритмы Netflix. Очень увлекательно.
Анастасия Подтвержденный клиент –
Я разработчик, и этот курс помог мне понять, как применять ML на практике. Градиентный бустинг – это просто магия!