Machine Learning для начинающих. Часть 1 из 7

Бизнес теряет клиентов, а классические алгоритмы не справляются — ML-инженеры создают системы, которые прогнозируют поведение пользователей и работают быстрее человеческих решений. Этот курс дает базу для старта карьеры в машинном обучении: от математического аппарата до внедрения моделей в реальные продукты.

Внутри разбираются четыре ключевых направления:

• Разработка на Python: инструменты для анализа данных, работа с библиотеками и SQL-запросами.
• Классический Machine Learning: теория построения моделей для оптимизации бизнес-задач, например, в банковском ценообразовании.
• Основы Deep Learning: обзор возможностей нейронных сетей для распознавания объектов, работы с текстом и аудио.
• Математическая статистика и A/B-тесты: методы оценки эффективности моделей и проведения экспериментов, когда традиционное тестирование невозможно.

Материал подойдет тем, кто уже работает в IT и хочет сменить профиль, а также новичкам, которым нужна математическая база для старта в Data Science. Вы научитесь не только обучать модели, но и подтверждать их пользу для бизнеса с помощью цифр.