Машинное обучение и анализ данных на Python

Name: Машинное обучение и анализ данных на Python
Price: 228 RUB
Availability: InStock

44 участника

О чём курс

Освоение инструментов Data Science позволяет перейти от простого написания кода к решению сложных аналитических задач и созданию интеллектуальных систем. Программа фокусируется на практическом применении Python для обработки данных, построении моделей машинного обучения и глубоком обучении с использованием современных фреймворков. Участники научатся визуализировать информацию, проводить статистические тесты, работать с временными рядами и применять нейронные сети для компьютерного зрения и обработки естественного языка. Обучение включает активную практику через участие в профильных соревнованиях на платформе Kaggle, что позволяет закрепить навыки на реальных наборах данных.

Программа обучения

Блок 1 - Основы Python (повторение, краткий обзор)
- Основные управляющие конструкции Python
- Функции
- Списки
- Объектно-ориентированное программирование
Блок 2 - Знакомство с библиотеками для Data Science
- Numpy
- Matplotlib
- Random
- Pandas
- Seaborn
- Sklearn
Блок 3 - Введение в машинное обучение
- Основы линейной алгебры. Библиотека scipy. Функции потерь
- Алгоритмы линейной регрессии и классификации
- Настройка моделей: переобучение, регуляризация, подбор гиперпараметров, метрики качества
- Случайные деревья
- Композиции алгоритмов: бэггинг и случайный лес
- Соревнования на kaggle
- Обучение без учителя: кластеризация, понижение размерности
Блок 4 - Анализ данных на практике
- Доверительные интервалы, проверка гипотез
- А/B - тестирование
- Статистические критерии
- Поиск закономерностей и зависимостей в данных
- Прогнозирование временных рядов
- Соревнования на kaggle
Блок 5 - Глубокое обучение
- Введение в нейронные сети. Задачи DL и AI
- Построение многослойного перцептрона
- Производная и градиент. Методы градиентного спуска
- Настройка нейронных сетей: подбор гиперпараметров, софтмакс, разбиение на батчи
- Знакомство с фреймворком pytorch
- Основы сверточных нейронных сетей
- Архитектуры CNN. Трансфер-лернинг
- Задачи компьютерного зрения: сегментация и детекция изображений
- Избранные задачи NLP. Соревнования на kaggle
- Создание искусственных данных с помощью GAN
- Путь Data Scientist’а

Складчина создана 20 октября 2020 г. · описание обновлено 26 марта 2026 г.

Теги курса

Другие материалы автора 2

НО Николай Осипов Все материалы

П Программирование на Python. Продвинутый уровень 308 ₽ 7 995 ₽ −96%

Бот «ВКонтакте» на Python за 5 недель 178 ₽ 1 990 ₽ −91%

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Почему полный курс стоит всего 228 ₽?

Влада Администратор сайта

Это не розничная цена — это ваш взнос в складчину. Мы собираем группу участников и делим между ними стоимость официального доступа: каждый платит только свою долю, а получает весь материал. Чем больше участников, тем меньше взнос. После того как сумма собрана, мы оформляем официальный доступ и раздаём материалы всем, кто участвовал.

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Получить доступ» на этой странице и следуйте инструкциям. Вас переведёт на форму оплаты — доступны все современные способы (карта, СБП, электронные кошельки). После оплаты на почту придёт письмо с доступом: материалы выдаются в разделе «Мои складчины» на нашем основном сайте skladchik.org. Учтите: в России skladchik.org открывается только через ускоритель интернета (VPN) — настроить его можно за пару минут по инструкции на skladchik-kak-voiti.online.

Можно ли скачать курс после покупки?

Влада Администратор сайта

Да, конечно. Все материалы — видео, PDF, дополнительные файлы — можно скачать к себе на компьютер и пользоваться ими сколько угодно, без ограничений по времени. Ссылки остаются активными в вашей библиотеке «Мои складчины».