Машинное обучение для начинающих: практический курс

Машинное обучение – ключевая технология, лежащая в основе современных сервисов. Этот курс поможет вам с нуля освоить machine learning, научиться использовать Python для обработки данных и построения моделей.

Программа курса

• Основы Python для Data Science – знакомство с синтаксисом, библиотеками NumPy и pandas.
• Статистика и вероятность – необходимые инструменты для понимания algorithms и оценки результатов.
• Линейная регрессия – построение простых моделей и прогнозирование.
• Классификация – логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес.
• Кластеризация – методы k‑means, DBSCAN и их применение.
• Оценка моделей и оптимизация – кросс‑валидация, метрики качества, подбор гиперпараметров.

Методология обучения

Мы используем интерактивный подход: лекции сочетаются с практическими заданиями, мини‑проектами и домашними работами. Студенты получают обратную связь от преподавателя, участвуют в вебинарах и обсуждениях на форуме.

Для кого курс

Этот курс подходит для студентов, начинающих аналитиков, программистов и всех, кто хочет освоить машинное обучение и применить его в работе.

Результаты и навыки

• Понимание ключевых концепций machine learning.
• Умение работать с библиотекой scikit‑learn и другими инструментами.
• Создание собственных проектов по машинному обучению.
• Подготовка портфолио для трудоустройства.

Сертификат и материалы

После успешного завершения вы получите электронный сертификат и дополнительные материалы: кодовые примеры, дорожную карту развития ML‑специалиста и чек‑листы.