Machine Learning Pro + Deep Learning

Name: Machine Learning Pro + Deep Learning
Price: 5644 RUB
Availability: PreOrder

О чём курс

Курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» представляет собой комплексную образовательную программу, разработанную для тех, кто стремится глубоко погрузиться в мир искусственного интеллекта и освоить современные инструменты анализа данных. Основная цель обучения — дать четкое понимание фундаментальных различий между классическим машинным обучением и глубоким обучением (Deep Learning), а также научить студентов правильно выбирать подходящий алгоритм для решения конкретных бизнес-задач. В ходе обучения вы не просто изучите теорию, но и «потрогаете руками» все ключевые алгоритмы, разбираясь на практике, в каких случаях достаточно классических методов, а когда необходимо внедрение сложных нейронных сетей.

Программа ориентирована на специалистов, уже владеющих базовыми знаниями языка Python и желающих систематизировать свои навыки или перейти в сферу Data Science. Обучение построено на интенсивной практике: вас ждет огромное количество задач для закрепления материала, хакатоны и участие в соревнованиях на платформе Kaggle. Такой подход позволяет максимально быстро перенести полученные знания в реальную рабочую среду.

На выходе вы получите комплексное понимание того, как устроены современные ML-системы. Вы освоите полный цикл работы с данными: от первичной предобработки и feature engineering до построения сложных ансамблей моделей и создания нейронных сетей. Вы научитесь работать с регрессионными моделями, методами кластеризации, деревьями решений, временными рядами и рекомендательными системами. Особое внимание уделяется оценке качества моделей, пониманию проблем недообучения и переобучения, а также методам визуализации процесса обучения.

Почему стоит выбрать этот курс? Во-первых, это сбалансированный подход, объединяющий классику и современные нейросетевые технологии. Во-вторых, акцент на прикладных навыках: вы будете решать десятки задач по каждому модулю, что гарантирует глубокое усвоение материала. В-третьих, участие в соревнованиях на Kaggle дает возможность почувствовать себя частью профессионального сообщества и пополнить свое портфолио реальными кейсами. Этот бандл станет мощным фундаментом для вашей карьеры в области машинного обучения, обеспечивая уверенное владение инструментарием, который востребован на рынке прямо сейчас. Вы научитесь не просто запускать код, а осознанно подходить к выбору архитектуры модели, учитывая специфику данных и поставленные бизнес-цели.

Программа обучения

Модуль 1 Введение в машинное обучение Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом Решаем 50+ задач на закрепление темы Модуль 2 Методы предобработки данных Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering Решаем 60+ задач на закрепление темы Модуль 3 Регрессия Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии Решаем 40+ задач на закрепление темы Модуль 4 Кластеризация Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML Решаем 50+ задач на закрепление темы Модуль 5 Tree-based алгоритмы: введение в деревья Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии Решаем 40+ задач на закрепление темы Модуль 6 Tree-based алгоритмы: ансамбли Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии Решаем 40+ задач на закрепление темы Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели Модуль 7 Оценка качества алгоритмов Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения Оцениваем качество нескольких моделей ML Решаем 40+ задач на закрепление темы Модуль 8 Временные ряды в машинном обучении Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров Решаем 50+ задач на закрепление темы Модуль 9 Рекомендательные системы Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели Решаем 50+ задач на закрепление темы Модуль 10 Финальный хакатон Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle

Складчина создана 13 июня 2020 г. · описание обновлено 13 июля 2026 г.

Теги курса

Другие материалы школы 12

S Skillfactory Все материалы

Маркетолог - аналитик 8 776 ₽ 67 221 ₽ −87%С Специализация Big Data MBA 7 023 ₽ 150 000 ₽ −95%А Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса 1 736 ₽ 26 300 ₽ −93%

Системный администратор 7 000 ₽ 101 192 ₽ −93%

Системный аналитик PRO 2 205 ₽ 60 000 ₽ −96%

Python для анализа данных 290 ₽ 18 950 ₽ −98%С Специализация BI аналитик 2 191 ₽ 69 000 ₽ −97%

Введение в Machine Learning 1 139 ₽ 24 900 ₽ −95%

Data Science с нуля 6 132 ₽ 167 700 ₽ −96%Р Разработчик игр на Unity 15 820 ₽ 108 000 ₽ −85%

Специалист по кибербезопасности. «Белый» хакер 752 ₽ 100 000 ₽ −99%

Frontend-разработчик 22 372 ₽ 95 400 ₽ −77%

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Финальный взнос будет ниже, чем 47 900 ₽?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.