Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих

Более 50 часов видео-лекций! 👍 Победитель Stepik Awards в номинации "Прорыв года" в 2023 году! 🏆 Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python! Изучите библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn и многое другое. Много практики + теория тоже есть!…
Начальный уровень
Часть
1 программы →
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning)
  • Применение NumPy для работы с числами в Python
  • Использование Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных
  • Применение Pandas для манипуляции с данными в Python
  • Элементы Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python
  • Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах
  • Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных
  • Навыки подготовки данных к машинному обучению
  • Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных
  • Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science
  • Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения
  • Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению
  • Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучению

О курсе

Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python!

Отличительная особенность этого курса - низкий порог входа в машинное обучение, без необходимости глубоко погружаться в математику раньше времени. Внутри курса математика добавляется постепенно - таким образом, что даже гуманитарии успешно проходят этот курс и пишут об этом в отзывах.

Если во время прохождения курса у Вас возникнут какие-либо вопросы, то смело задавайте их в комментариях к лекциям - я как автор курса с удовольствием отвечу на все Ваши вопросы!

 

В этом курсе Вы изучите следующие темы:

- NumPy в Python

- Детальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данных

- Детальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков)

- Машинное обучение с применением библиотеки SciKit Learn, включая следующие темы:

  • Linear Regression - Линейная Регрессия

  • Regularization - Регуляризация

  • Lasso Regression - Лассо-Регрессия

  • Ridge Regression - Ридж-Регрессия

  • Регуляризация Elastic Net

  • Logistic Regression - Логистическая регрессия

  • K Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседей

  • Decision Trees - Деревья решений

  • Random Forests - Случайные леса

  • AdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустинг

  • Natural Language Processing - Обработка языковых данных

  • K Means Clustering - Кластеризация К-средних

  • Hierarchical Clustering - Иерархическая кластеризация

  • DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данных

  • PCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонент

  • И многое, многое другое!

Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook с примерами кода и детальным описанием. Для каждой лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса.  Так что Вы сможете не только просмотреть видео-лекции, но и прочитать блокноты.  Это особенно удобно, когда Вам нужно что-то вспомнить или быстро пробежаться по материалу в поисках нужной информации.

Надеюсь, что Вы запишетесь на этот курс и прокачаете Ваши навыки! Добро пожаловать!

Этот обучающий курс доступен без ограничений по времени - Вы получите доступ и сможете проходить курс в удобном для Вас темпе, никуда не торопясь.

p.s. На этот курс можно записаться как отдельно, так и в составе Пакета из 3 курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение (вот ссылка). Пакет курсов позволяет получить скидку по сравнению с 3 отдельными курсами.

Для кого этот курс

Для всех, кто хочет начать своё путешествие в удивительный мир машинного обучения.

Начальные требования

Базовые знания Python (на уровне функций).

Либо опыт работы с другими языками программирования + готовность изучать Python в процессе курса.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

- Видео-лекции, разбитые по разделам курса и отдельным лекциям

- Блокноты Jupyter Notebook со всеми фрагментами кода в Python и тестовыми комментариями.

- Проверочные задания в каждом разделе курса

- Разбор решений для проверочных заданий - как в видео-лекциях, так и в блокнотах с комментариями

- Поддержка преподавателя - ответы на вопросы

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Входит в 1 программу

  •    
     
     

Что вы получаете

  • Уверенные начальные знания и навыки по машинному обучению.

Сколько стоит обучение

Price: 2 300 
Попробовать бесплатно
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.

Часто задаваемые вопросы

Расскажите о курсе друзьям

Price: 2 300