Чему вы научитесь
- Понимать, как устроены данные в задачах Machine Learning
- Отличать признаки, target, X и y и правильно готовить данные для модели
- Работать с Pandas на базовом уровне для ML-задач
- Разделять данные на train, validation и test и понимать, зачем это нужно
- Выбирать подходящие метрики для классификации и регрессии
- Понимать разницу между overfitting и underfitting
- Собирать простой ML-пайплайн от данных до оценки модели
- Использовать и сравнивать первые модели: линейную регрессию, логистическую регрессию и Decision Tree
- Читать и понимать базовый код на Python и scikit-learn
- Строить крепкую базу для дальнейшего роста в ML и Data Science
О курсе
ML Road — это курс по Machine Learning с нуля для тех, кто хочет войти в тему спокойно, последовательно и без лишнего хаоса.
Курс построен так, чтобы не перегружать теорией на старте и не создавать ощущение, что до первых практических шагов нужно сначала выучить половину математики. Здесь обучение идёт по понятной логике: сначала данные, признаки и базовые термины, потом метрики и оценка моделей, дальше — первые алгоритмы, пайплайны и практика.
Главная цель курса — помочь не просто запомнить определения, а собрать в голове целостную картину:
что подаётся в модель на вход,
что именно она предсказывает,
как оценивать качество,
где возникают типичные ошибки,
и как выглядит первый нормальный рабочий сценарий в ML.
Внутри курса будут:
короткие и понятные уроки,
интерактивные задания,
вопросы на закрепление,
мини-упражнения,
постепенное усложнение тем.
Stepik выбран не случайно: это удобная платформа для последовательного и интерактивного обучения, а ещё она доступна без VPN, что делает курс удобнее для большего числа людей.
ML Road — это не просто набор разрозненных уроков, а маршрут, который помогает новичку шаг за шагом построить сильную базу в Machine Learning.
Для кого этот курс
Начальные требования
Специальной подготовки по Machine Learning не требуется.
Желательно:
базово понимать, что такое Python
уметь запускать простой код
не бояться таблиц и данных
быть готовым идти по темам последовательно, а не прыгать по курсу хаотично
Если у вас пока нет сильной базы, это нормально: курс как раз рассчитан на постепенный вход в тему.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение проходит поэтапно: курс разбит на короткие последовательные уроки, которые ведут от самых базовых понятий к первым рабочим ML-сценариям.
Внутри вас ждут:
теоретические объяснения простым языком,
примеры,
вопросы на понимание,
интерактивные задания,
мини-практика для закрепления.
Темы усложняются постепенно, чтобы вы не просто читали материал, а действительно понимали, как он связан в единую систему.
Лучший способ проходить курс — идти по порядку, выполнять задания и не пропускать базовые темы.
Программа курса
Что вы получаете
- Понятную и системную базу по Machine Learning с нуля
- Последовательный маршрут обучения без хаоса и перегруза
- Практические задания и вопросы для закрепления материала
- Понимание того, как устроены данные, метрики, модели и базовый ML-пайплайн
- Первый набор знаний, на который можно опираться в дальнейшем обучении
- Более уверенный вход в ML / Data Science для новичков и специалистов из IT
- Материалы, которые помогают не просто читать про ML, а реально разбираться в теме