Освойте машинное обучение с практическим уклоном: от анализа данных до построения надежных моделей. Курс поможет вам уверенно работать с алгоритмами, обнаруживать закономерности и создавать решения, поддерживающие бизнес‑процессы.
Что вы изучите на курсе
Основы машинного обучения
Базовые принципы и ключевые подходы ML
Различия между контролируемым и неконтролируемым обучением
Тонкости подготовки данных и feature engineering
Работа с данными
Методы визуализации и интерпретации данных
Поиск сезонных трендов, выбросов и аномалий
Использование данных для принятия управленческих решений
Построение и оценка моделей
Создание моделей классификации и регрессии
Оптимизация и сравнение алгоритмов
Оценка качества с помощью корректных метрик
Практическая направленность
Курс включает рабочий код, реальные кейсы и структурированные задания. Вы сразу применяете полученные знания на практике: обрабатываете данные, создаёте модели и улучшаете их качество шаг за шагом.
Для кого подходит этот курс
Начинающих аналитиков и программистов
Специалистов, желающих углубить знания в области анализа данных
Руководителей, которым важны точные решения на основе данных
Результат обучения
После курса вы сможете самостоятельно проводить анализ данных, выявлять важные закономерности и строить модели, которые помогают бизнесу работать эффективнее и точнее.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Онлайн-платформа с каталогом более 500 курсов в самых разных темах: от IT и дизайна до психологии и хобби. Категории курсов охватывают такие направления, как IT, бизнес, дизайн, психология, творчество, блогинг, уход за собой, профессии и др.
Выпускник МФТИ, прошёл обучение по машинному обучению в рамках PhD-программы Технологического университета Дублина. Преподаёт анализ и интерпретацию данных в РАНХиГС и ВШЭ. Обладает обширным опытом создания и записи образовательных курсов — от программ для частных вузов до проектов для РАНХиГС.