Чему вы научитесь
- Понимать основные принципы машинного обучения
- Работать с данными: анализировать, очищать и преобразовывать
- Строить модели регрессии и классификации
- Применять методы обучения без учителя (кластеризация, PCA)
- Работать с современными алгоритмами (Random Forest, Boosting)
- Использовать библиотеки LightGBM, XGBoost, CatBoost
- Оценивать качество моделей и выбирать лучшие решения
- Бороться с переобучением и улучшать модели
- Строить полный ML-пайплайн
- Решать реальные задачи и оформлять проекты
О курсе
Этот курс — практическое обучение машинному обучению от основ до продвинутых методов. Вы последовательно пройдёте весь путь: от понимания задач и подготовки данных до построения моделей, их оценки и улучшения.
Упор сделан на практику: вы будете работать с реальными данными, применять алгоритмы и разбираться, как и когда их использовать. В курсе рассматриваются как классические модели, так и современные методы, включая ансамбли и градиентный бустинг.
Вы также познакомитесь с обучением без учителя, научитесь находить закономерности в данных и визуализировать результаты.
В конце курса вы выполните итоговый проект и получите системное понимание машинного обучения, которое можно применять на практике.
🔥 Хотите изучить тему ещё глубже? У нас есть другие курсы по анализу данных и машинному обучению:
Эти курсы помогут вам углубить навыки, расширить портфолио и получить востребованные на рынке труда компетенции, необходимые для работы с реальными кейсами
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовые знания Python
Понимание переменных, циклов и функций
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Пошаговое обучение от простого к сложному
Короткие теоретические блоки без перегрузки
Практические задания после каждой темы
Работа с реальными датасетами
Итоговый проект для портфолио
Поддержка преподавателя — ответы на вопросы по ходу обучения
Сертификат Stepik, подтверждающий ваши знания и практические навыки
Программа курса
Сертификат
Входит в 5 программ
Что вы получаете
- Системное понимание машинного обучения
- Навыки работы с данными и моделями
- Практический опыт решения задач
- Поддержку преподавателя
- Знание современных алгоритмов и библиотек
- Итоговый проект в портфолио
- Сертификат после успешного прохождения курса