99% задоволених покупців і 3 з них оцінили курс вище ніж 4 зірки
Ви економите: 
Покваптеся! Закінчується через 
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.
Ваш перший крок у світ Data Science та машинного навчання
Машинне навчання змінює світ, від безпілотних автомобілів до систем розпізнавання мови. Цей курс створений, щоб дати вам можливість стати частиною цієї технологічної революції. Ви з нуля вивчите мову програмування R — один із головних інструментів для роботи з даними — та навчитеся застосовувати на практиці найпоширеніші алгоритми Machine Learning.
Від основ R до побудови моделей
Цей курс фокусується на практичних навичках. Ви не просто вивчите теорію, а й навчитеся застосовувати її для вирішення реальних завдань. Ми почнемо з основ R, а потім крок за кроком перейдемо до складніших тем, розбираючи кожен алгоритм на конкретних прикладах. В результаті ви зможете самостійно аналізувати дані та будувати прогнози.
Ключові алгоритми, які ви освоїте на практиці:
- Регресія: Проста та множинна лінійна регресія для прогнозування числових значень.
- Класифікація: Логістична регресія, Дерево рішень, Випадковий ліс, Метод опорних векторів та k-найближчих сусідів для завдань класифікації.
- Кластеризація: Метод k-середніх для сегментації даних та пошуку груп.
Цей курс є ідеальною відправною точкою для тих, хто хоче розпочати кар’єру в Data Science або просто розширити свої аналітичні навички.
? Детальна програма курсу
1. Знайомство з R
Встановлення та налаштування R та RStudio. Вивчення основ синтаксису, класів об’єктів, функцій та пакетів.
2. Основи машинного навчання
Введення в основні концепції та типи завдань машинного навчання.
3. Регресія (Regression)
Вивчення простої та множинної лінійної регресії. Практичне застосування в R та інтерпретація результатів.
4. Класифікація (Classification)
Огляд та практичне застосування популярних алгоритмів: логістична регресія, дерево рішень, випадковий ліс, метод опорних векторів (SVM), метод k-найближчих сусідів (kNN). Оцінка якості класифікаційних моделей.
5. Кластеризація (Clustering)
Вивчення методу k-середніх (k-means) для аналізу даних без розмітки.
6. Бонус
Додаткові набори даних для самостійної практики та закріплення матеріалу.
Максим Підтверджений клієнт –
Дуже багато практики. Випадковий ліс, метод k-середніх – все розібрали на реальних прикладах. Тепер я розумію, як це працює.
Юлія Підтверджений клієнт –
Для тих, хто хоче “увійти” в Data Science, але боїться Python, – це ідеальний варіант. R виявився набагато простішим і приємнішим.
Ірина Підтверджений клієнт –
Я ніколи не програмував, і R – це моя перша мова. Курс пояснює все з нуля, дуже доступно. Вже можу робити прості аналізи даних. Я в захваті!