99% задоволених покупців і 4 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.
Перетворіть дані на дієві рішення з курсом Машинного навчання
Машинне навчання (Machine Learning) — це не майбутнє, а сьогодення IT-індустрії. Компанії від банків до рітейлу потребують фахівців, здатних будувати прогнозні моделі та знаходити приховані закономірності в даних. Цей курс — ваш практичний шлях у світ Data Science, де ви пройдете всі етапи створення ML-проєктів: від збору даних та їх аналізу до побудови моделей та їх впровадження.
Від теорії до реальних проєктів на Kaggle
Ми розуміємо, що суха теорія без практики не має цінності. Тому наше навчання побудоване навколо вирішення реальних завдань. Ви не просто вивчите алгоритми, а й застосуєте їх у змаганнях на Kaggle — світовому майданчику для Data Scientist-ів. Це дозволить вам отримати практичний досвід, який так цінують роботодавці, та створити портфоліо, яке виділить вас серед інших кандидатів.
Ключові навички, які ви здобудете:
- Фундаментальна база: Поглибите знання з теорії ймовірностей та математичної статистики, необхідні для розуміння роботи алгоритмів.
- Інструменти Data Scientist-а: Навчитеся вільно володіти Python та його бібліотеками (Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn) для обробки, аналізу та візуалізації даних.
- Побудова моделей: Освоїте ключові алгоритми для вирішення завдань регресії (прогноз цін) та класифікації (кредитний скоринг).
- Впровадження в Production: Зрозумієте, як перенести вашу модель з Jupyter ноутбука в реальний робочий процес, готовий до використання в бізнесі.
? Детальна програма курсу
Модуль 1. Теорія ймовірностей та математична статистика
Фундаментальний блок, що закладає основу для розуміння машинного навчання. Ви вивчите випадкові події, закони розподілу, перевірку статистичних гіпотез, A/B-тестування, кореляційний та регресійний аналіз.
Модуль 2. Бібліотеки Python для Data Science
Практичне освоєння головних інструментів: Numpy для обчислень, Pandas для роботи з даними, Matplotlib для візуалізації та Scikit-learn для побудови моделей. В рамках модуля ви візьмете участь у змаганні на Kaggle з прогнозування цін на нерухомість.
Модуль 3. Продовження роботи з бібліотеками Python
Поглиблене вивчення задач класифікації на прикладі кредитного скорингу. Ви навчитеся готувати дані, будувати та оцінювати моделі класифікації. В результаті — ще один проєкт у ваше портфоліо з Kaggle.
Модуль 4. Алгоритми аналізу даних
Детальний розбір найпопулярніших алгоритмів: лінійна та логістична регресія, дерева рішень, випадковий ліс, градієнтний бустинг та кластеризація. Ви зрозумієте, як вони працюють “під капотом”.
Модуль 5. Системи машинного навчання в Production
Найважливіший етап: виведення моделі в реальне життя. На прикладі задачі прогнозування відтоку клієнтів ви пройдете весь шлях від формалізації бізнес-задачі до підготовки проєкту до продакшену.
Максим Підтверджений клієнт –
Дуже глибокий курс, точно не для новачків. Потрібна хороша математична база. Але якщо вона є – курс просто скарб. Transfer Learning – це магія!
Анастасія Підтверджений клієнт –
Для тих, хто хоче стати Data Scientist, – це обов’язково до вивчення. Дуже багато про Computer Vision і NLP. Це найгарячіші теми зараз.
Олег Підтверджений клієнт –
Я розробник, і цей курс допоміг мені зрозуміти, як застосовувати ML на практиці. Градієнтний бустинг – це просто вибух мозку!
Дмитро Підтверджений клієнт –
Підготовка до Kaggle – це дуже крутий бонус! Дає реальний бойовий досвід. Дуже корисно для портфоліо.