Алгоритмы кластеризации данных(DBSCAN, K-means)

Курс «Алгоритмы кластеризации данных» 🚀
В курсе разобраны два популярных алгоритма — DBSCAN и K-means — просто и на практике. Рассчитан в первую очередь на учеников 10-11 класса углублённого уровня💻.
В начале — небольшой тест, чтобы понять, комфортен ли вам курс.
В этом курсе вы поймёте, как работают алгоритмы…
Начальный уровень
8

Чему вы научитесь

  • • поймёте, как работают алгоритмы кластеризации K-means и DBSCAN
  • • научитесь применять их на практике к простым данным 📊
  • • научитесь писать код для решения задач, связанных с кластеризацией 👨‍💻
  • Также вы:
  • • поймёте различия между алгоритмами и научитесь выбирать подходящий в зависимости от задачи ⚖️
  • • разовьёте навыки анализа данных и логического мышления 💡
  • В итоге вы будете не просто знать теорию, а будете уметь применять алгоритмы на практике 🚀

О курсе

Этот курс посвящён одному из важных направлений анализа данных и машинного обучения — кластеризации 📊.

Мы вместе разберём два популярных алгоритма: K-means и DBSCAN. Они используются в реальных задачах: от сегментации пользователей до обработки изображений и поиска аномалий 🔍.

Курс рассчитан в первую очередь на учеников 10–11 классов углублённого уровня. Но подойдёт всем, кто интересуется IT 💻. Если вы уже умеете писать простой код и понимаете основы программирования — то вы точно справитесь 👍.

Чтобы вам было проще оценить свои силы, в начале курса вас ждёт небольшой тест 📝. Он поможет понять, подходит ли вам по уровню знаний данный курс. Если вдруг окажется, что знаний пока не хватает — ничего страшного 😊 Там же будут ссылки, чтобы подтянуть базу и потом спокойно вернуться обратно 🔄.

После теста вы познакомитесь с историей развития искусственного интеллекта, а затем разберётесь, что такое ИИ в целом — без перегрузки сложными терминами, но с пониманием сути 🤖✨. 

Дальше начинается самое интересное — сами алгоритмы и практика 🔥

  • Разберём, как работает K-means и где он применяется, а где он, наоборот, плохо работает и почему.
  • Изучим DBSCAN и сравним его с K-means.
  • Порешаем задачи на оба алгоритма, а также напишем немало кода, чтобы закрепить это всё на практике👨‍💻.

 

Курс даёт не просто теорию ❌, а именно понимание темы 💡. Это позволит вам понять, нравится ли вам это направление и хотите ли вы развиваться в нём далее. 


Также курс полезен и при подготовке к ЕГЭ по информатике 📚. Хоть это и не было основной целью курса, в нём хватает практических задач на программирование, которые имеют сходство с заданием 27 ЕГЭ по информатике, а также оба алгоритма (K-means и DBSCAN) актуальны в рамках этого задания.
 

Важно: курс сейчас находится в стадии развития. 🛠️ Это первый курс автора, поэтому отнеситесь к нему с пониманием 🙏. В курсе может быть что-то не так, но гарантирую, что автор курса старался и продолжает работать над тем, чтобы сделать курс лучше✨.

Если вам вдруг покажется что-то не понятным, то не стесняйтесь, не понимать что-то — это нормально. Цель этого курса в том, чтобы собрать знания по данной теме в одном месте, чтобы их смог осилить как можно больший круг людей. Поэтому не бойтесь и спрашивайте в комментариях💬.

Также, если:

  • вы вдруг заметите ошибку;
  • у вас появятся предложения по тому, как можно сделать лучше;
  • вам покажется, что в курсе чего-то не хватает и нужно добавить что-то ещё.

То напишите об этом в комментариях или по ссылке 👉https://vk.com/junkyuosha.

 

Автор курса не кусается, он за здоровую конструктивную критику и всегда рад обсудить, как можно улучшить этот курс😊. Так что пишите, вы не только поможете улучшить курс, но и станете частью его развития 🙌✨.

Для кого этот курс

Этот курс подойдёт тем, кто только начинает разбираться в теме искусственного интеллекта и хочет понять, что это такое на практике 🤖 Если вам интересно, как работают алгоритмы, как данные можно «разбивать» на группы и где это применяется в реальной жизни — вы точно по адресу 🔍 Курс не требует сложной математической подготовки 📉 Автор старался объяснять всё максимально просто, понятно и на примерах, чтобы даже сложные темы воспринимались легко 😊 Подойдёт: • школьникам 10–11 классов • начинающим программистам • всем, кто хочет попробовать себя в теме AI без перегрузки теорией Главное — базовое понимание программирования и интерес к теме 💻✨ И самое главное — это отличный способ понять, ваше ли это направление 💡 Возможно, именно с этого курса начнётся ваш путь в анализ данных или машинное обучение 🚀 Удачи в прохождении🍀, уверен, что у вас всё получится!

Начальные требования

Чтобы комфортно проходить курс, желательно иметь базовые знания программирования 💻

А именно:

  • понимать, как работают циклы
  • уметь использовать генераторы списков
  • уметь писать простые функции
  • иметь базовое понимание списков и вложенных списков (например, уметь работать с точками вида [x, y])

 

В курсе мы будем работать с данными в виде точек (например, координаты на плоскости), поэтому важно понимать, как обращаться с такими структурами 📊

Этого уровня будет достаточно, чтобы разобраться в материале и выполнять практические задания 👍

Если каких-то тем не хватает — не переживайте 😊
Вы всегда сможете подтянуть их в курсах, ссылки на которые прикреплены в курсе и после продолжить обучение🔄

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

Обучение построено по принципу «от простого к сложному» — шаг за шагом, без резких скачков 😊

Сначала вы проходите небольшой тест, чтобы оценить свой уровень и понять, насколько вам подойдёт курс 📝

Далее идёт вводная часть:
• краткая история развития искусственного интеллекта 🤖
• общее понимание того, что такое ИИ и где он применяется

После этого начинается основная часть курса 🔥
Вы постепенно изучаете алгоритмы:
• сначала теория простым языком
• затем разбор примеров
• и сразу после — практика с задачами и кодом 👨‍💻

В курсе много заданий, чтобы вы могли не просто прочитать материал, а действительно его понять и закрепить 💡

Если что-то остаётся непонятным — вы всегда можете задать вопрос в комментариях 💬

Обучение проходит в удобном темпе: вы можете возвращаться к материалам, пересматривать их и двигаться дальше тогда, когда готовы 🔄

Главная цель — не просто пройти курс, а разобраться и научится применять знания на практике 🚀

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • После прохождения курса вы:
  • • разберётесь, как работают алгоритмы K-means и DBSCAN 🧠
  • • научитесь решать базовые задачи по кластеризации и писать код для них 👨‍💻
  • • поймёте, где применяются эти алгоритмы и в чём их различия 🔍
  • • получите общее представление об искусственном интеллекте и анализе данных 🤖
  • Кроме этого:
  • • сможете понять, интересно ли вам это направление и хотите ли развиваться дальше 💡
  • • получите практику, которая может помочь при подготовке к ЕГЭ по информатике 📚
  • И самое главное — у вас появится база, с которой уже можно двигаться дальше в сторону машинного обучения и анализа данных 🚀
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно