99% довольных покупателей и 3 из них оценили курс выше чем 4 звезды
Вы экономите: 
Поторопитесь! Заканчивается через 
Ваш первый шаг в мир Data Science и машинного обучения
Машинное обучение меняет мир, от беспилотных автомобилей до систем распознавания речи. Этот курс создан, чтобы дать вам возможность стать частью этой технологической революции. Вы с нуля изучите язык программирования R — один из главных инструментов для работы с данными — и научитесь применять на практике самые распространенные алгоритмы Machine Learning.
От основ R до построения моделей
Этот курс фокусируется на практических навыках. Вы не просто изучите теорию, но и научитесь применять ее для решения реальных задач. Мы начнем с азов R, а затем шаг за шагом перейдем к более сложным темам, разбирая каждый алгоритм на конкретных примерах. В результате вы сможете самостоятельно анализировать данные и строить прогнозы.
Ключевые алгоритмы, которые вы освоите на практике:
- Регрессия: Простая и множественная линейная регрессия для предсказания числовых значений.
- Классификация: Логистическая регрессия, Дерево решений, Случайный лес, Метод опорных векторов и k-ближайших соседей для задач классификации.
- Кластеризация: Метод k-средних для сегментации данных и поиска групп.
Этот курс является идеальной отправной точкой для тех, кто хочет начать карьеру в Data Science или просто расширить свои аналитические навыки.
? Подробная программа курса
1. Знакомство с R
Установка и настройка R и RStudio. Изучение основ синтаксиса, классов объектов, функций и пакетов.
2. Основы машинного обучения
Введение в основные концепции и типы задач машинного обучения.
3. Регрессия (Regression)
Изучение простой и множественной линейной регрессии. Практическое применение в R и интерпретация результатов.
4. Классификация (Classification)
Обзор и практическое применение популярных алгоритмов: логистическая регрессия, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов (SVM), метод k-ближайших соседей (kNN). Оценка качества классификационных моделей.
5. Кластеризация (Clustering)
Изучение метода k-средних (k-means) для анализа данных без разметки.
6. Бонус
Дополнительные наборы данных для самостоятельной практики и закрепления материала.
Юлия Подтвержденный клиент –
Для тех, кто хочет “войти” в Data Science, но боится Python, – это идеальный вариант. R оказался гораздо проще и приятнее.
Максим Подтвержденный клиент –
Очень много практики. Случайный лес, метод k-средних – все разобрали на реальных примерах. Теперь я понимаю, как это работает.
Ирина Подтвержденный клиент –
Я никогда не программировал, и R – это мой первый язык. Курс объясняет все с нуля, очень доступно. Уже могу делать простые анализы данных. Я в восторге!