Машинное обучение - Подготовка данных

Для построения качественных ML-моделей 80% времени уходит на подготовку данных, и этот курс показывает, как автоматизировать этот процесс на примере футбольной аналитики. Вы разберете полный цикл работы с данными: от написания собственных парсеров для сбора статистики до методов очистки, нормализации и балансировки датасетов. Внутри разбираются техники кластерного анализа, способы борьбы с пропусками и методы приведения признаков к единому формату для дальнейшего обучения моделей. Курс ориентирован на тех, кто осваивает Python и хочет перейти от теории алгоритмов к реальной инженерной практике сбора и обработки данных.