Основы машинного обучения
Комплексный курс по машинному обучению, который проведет вас от основ до создания собственных ML моделей. Вы изучите все ключевые алгоритмы, научитесь работать с данными и создадите портфолио из 5 реальных проектов.
Что входит в курс:
- 120 часов видеолекций высокого качества
- 50+ практических заданий с автопроверкой
- 5 полноценных проектов для портфолио
- Поддержка менторов 24/7
- Сертификат о прохождении курса
- Пожизненный доступ ко всем материалам
- Доступ к закрытому сообществу студентов
Подробности курса
Программа обучения
Курс состоит из 12 модулей, охватывающих все аспекты машинного обучения: от линейной регрессии до нейронных сетей. Каждый модуль включает теоретическую часть, практические задания и проект.
Для кого этот курс
Курс подойдет как начинающим, имеющим базовые знания программирования, так и опытным разработчикам, желающим освоить машинное обучение. Требуется знание Python на базовом уровне.
Технологии
Вы будете работать с современным стеком: Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn. Все инструменты бесплатны и широко используются в индустрии.
Карьерные перспективы
После прохождения курса вы сможете претендовать на позиции Junior ML Engineer, Data Scientist, ML Researcher. Средняя зарплата специалистов - от 150,000 ₽.
Программа курса
Модуль 1-3: Основы
Введение в машинное обучение, типы задач, подготовка данных. Линейная и логистическая регрессия. Метрики качества моделей. Работа с библиотеками NumPy и Pandas.
Модуль 4-6: Классические алгоритмы
Деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Методы кластеризации. Понижение размерности. Ансамблирование моделей.
Модуль 7-9: Продвинутые техники
Работа с текстами и изображениями. Временные ряды. Feature engineering. Настройка гиперпараметров. Кросс-валидация.
Модуль 10-12: Практика
Развертывание моделей. Работа с большими данными. Этика в ML. Финальный проект. Подготовка к собеседованиям.