99% задоволених покупців і 4 з них оцінили курс вище ніж 4 зірки
Ви економите: 
Покваптеся! Закінчується через 
5 заказов за последние 7 дней.
Зверніть увагу: Цей курс представлений у форматі відеозаписів лекцій без зворотного зв’язку та участі викладача. Ви отримуєте повний доступ до всіх матеріалів одразу після оплати. Мова викладання — російська. Незабаром буде українська версія курсу.
Зробіть кар’єру в Data Science з курсом по Machine Learning
Цей курс — ваш комплексний путівник у світ машинного навчання. Ми не просто розглядаємо алгоритми, а вчимося вирішувати реальні бізнес-завдання: від обробки “сирих” даних до створення готових до впровадження ML-пайплайнів. Ви отримаєте навички, які високо цінуються роботодавцями, та створите сильні проєкти для свого портфоліо.
Від теорії до практики на реальних кейсах
Програма курсу побудована таким чином, щоб послідовно занурити вас у всі аспекти роботи Data Scientist. Ви не тільки зрозумієте математику, що лежить в основі моделей, але й навчитеся застосовувати її на практиці, використовуючи найсучасніші інструменти.
Що ви освоїте на курсі:
- Фундамент ML: Від методу найближчих сусідів та лінійної регресії до потужних ансамблів та градієнтного бустингу.
- Просунуті методи: Навчання без учителя для кластеризації, методи зменшення розмірності та пошук аномалій у даних.
- Аналіз текстів (NLP): Навчитеся обробляти текстові дані, застосовувати тематичне моделювання та векторні представлення слів (embeddings).
- Часові ряди: Освоїте методи прогнозування часових рядів, від класичної моделі ARIMA до застосування сучасних ML-моделей.
- Рекомендаційні системи: Навчитеся будувати системи, що пропонують користувачам релевантний контент, використовуючи колаборативну та контентну фільтрацію.
- Практика на Kaggle: Підготуєтесь до участі у змаганнях з машинного навчання, що є чудовим способом продемонструвати свої навички.
Примітка: мова викладання у відеолекціях — російська. Українська версія курсу готується до випуску.
? Детальна програма курсу по модулях
Модуль 1. Основні методи машинного навчання
Вступ до ML, інструменти Python (Pandas, NumPy), попередній аналіз (EDA), задачі класифікації (kNN) та регресії (лінійна, логістична), Feature engineering, А/Б тестування.
Модуль 2. Просунуті методи машинного навчання
Пайплайни в Python, метод опорних векторів (SVM), дерева рішень, ансамблі, градієнтний бустинг. Навчання без учителя (K-means, ієрархічна кластеризація), зменшення розмірності (PCA), пошук аномалій.
Модуль 3. Збір та аналіз текстових даних (NLP)
Збір даних. Передобробка текстів, токенізація, тематичне моделювання, NER (Named Entity Recognition), векторні представлення слів (word embeddings).
Модуль 4. Аналіз часових рядів
Модель ARIMA, вилучення ознак для ML-моделей, автоматичне прогнозування, кластеризація часових рядів.
Модуль 5. Рекомендаційні системи
Колаборативна та контентна фільтрація, гібридні підходи, робота з неявними відгуками (implicit feedback).
Модуль 6. Підготовка до змагань Kaggle
Практичні тренування з вирішення реальних завдань з платформи Kaggle.
Модуль 7. Проєктна робота
Створення комплексного проєкту для портфоліо та консультації щодо пошуку роботи в Data Science.
Олег Підтверджений клієнт –
Дуже глибокий курс, точно не для новачків. Потрібна хороша математична база. Але якщо вона є – курс просто скарб.
Вікторія Підтверджений клієнт –
Рекомендаційні системи – це було для мене найцікавіше. Нарешті зрозуміла, як працюють алгоритми Netflix. Дуже захоплююче.
Дмитро Підтверджений клієнт –
Підготовка до Kaggle – це дуже крутий бонус! Дає реальний бойовий досвід. Дуже корисно для портфоліо.
Анастасія Підтверджений клієнт –
Я розробник, і цей курс допоміг мені зрозуміти, як застосовувати ML на практиці. Градієнтний бустинг – це просто магія!