99% довольных покупателей и 4 из них оценили курс выше чем 4 звезды
Вы экономите: 
Поторопитесь! Заканчивается через 
Превратите данные в действенные решения с курсом Машинного обучения
Машинное обучение (Machine Learning) — это не будущее, а настоящее IT-индустрии. Компании от банков до ритейла нуждаются в специалистах, способных строить прогнозные модели и находить скрытые закономерности в данных. Этот курс — ваш практический путь в мир Data Science, где вы пройдете все этапы создания ML-проектов: от сбора данных и их анализа до построения моделей и их внедрения.
От теории к реальным проектам на Kaggle
Мы понимаем, что сухая теория без практики не имеет ценности. Поэтому наше обучение построено вокруг решения реальных задач. Вы не просто изучите алгоритмы, но и примените их в соревнованиях на Kaggle — мировой площадке для Data Scientist-ов. Это позволит вам получить практический опыт, который так ценят работодатели, и создать портфолио, которое выделит вас среди других кандидатов.
Ключевые навыки, которые вы получите:
- Фундаментальная база: Углубите знания по теории вероятностей и математической статистике, необходимые для понимания работы алгоритмов.
- Инструменты Data Scientist-а: Научитесь свободно владеть Python и его библиотеками (Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn) для обработки, анализа и визуализации данных.
- Построение моделей: Освоите ключевые алгоритмы для решения задач регрессии (прогноз цен) и классификации (кредитный скоринг).
- Внедрение в Production: Поймете, как перенести вашу модель из Jupyter ноутбука в реальный рабочий процесс, готовый к использованию в бизнесе.
? Подробная программа курса
Модуль 1. Теория вероятностей и математическая статистика
Фундаментальный блок, закладывающий основу для понимания машинного обучения. Вы изучите случайные события, законы распределения, проверку статистических гипотез, A/B-тестирование, корреляционный и регрессионный анализ.
Модуль 2. Библиотеки Python для Data Science
Практическое освоение главных инструментов: Numpy для вычислений, Pandas для работы с данными, Matplotlib для визуализации и Scikit-learn для построения моделей. В рамках модуля вы примете участие в соревновании на Kaggle по предсказанию цен на недвижимость.
Модуль 3. Продолжение работы с библиотеками Python
Углубленное изучение задач классификации на примере кредитного скоринга. Вы научитесь готовить данные, строить и оценивать модели классификации. В итоге — еще один проект в ваше портфолио с Kaggle.
Модуль 4. Алгоритмы анализа данных
Подробный разбор самых популярных алгоритмов: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и кластеризация. Вы поймете, как они работают “под капотом”.
Модуль 5. Системы машинного обучения в Production
Важнейший этап: вывод модели в реальную жизнь. На примере задачи предсказания оттока клиентов вы пройдете весь путь от формализации бизнес-задачи до подготовки проекта к продакшену.
Анастасия Подтвержденный клиент –
Для тех, кто хочет стать Data Scientist, – это обязательно к изучению. Очень много о Computer Vision и NLP. Это самые горячие темы сейчас.
Олег Подтвержденный клиент –
Я разработчик, и этот курс помог мне понять, как применять ML на практике. Градиентный бустинг – это просто взрыв мозга!
Максим Подтвержденный клиент –
Очень глубокий курс, точно не для новичков. Нужна хорошая математическая база. Но если она есть – курс просто клад. Transfer Learning – это магия!
Дмитрий Подтвержденный клиент –
Подготовка к Kaggle – это очень крутой бонус! Дает реальный боевой опыт. Очень полезно для портфолио.