Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science

33 участника

О чём курс

Одно обучение заменяет библиотеку разрозненных курсов по Data Science, позволяя пройти путь от синтаксиса Python до построения сложных моделей машинного обучения. Вы научитесь работать с данными на каждом этапе: от первичной очистки в Pandas до визуализации через Seaborn и финальной настройки алгоритмов в Scikit-Learn. Материал закрепляется в практических Jupyter Notebooks, где разобраны реальные примеры кода для каждого алгоритма — от линейной регрессии до градиентного бустинга и обработки естественного языка (NLP). Программа ориентирована на тех, кто хочет освоить профессиональный стек инструментов анализа данных и начать применять AI-модели на практике.

Программа обучения

  • Программирование в Python (экспресс-курс)
  • Работа с библиотекой NumPy
  • Анализ и предварительная обработка данных в Pandas
  • Визуализация данных в Seaborn и Matplotlib
  • Машинное обучение в SciKit Learn:
    • Линейная регрессия и методы регуляризации (Lasso, Ridge, Elastic Net)
    • Логистическая регрессия
    • Метод К-ближайших соседей (KNN)
    • Деревья решений и случайные леса (Random Forests)
    • Алгоритмы бустинга (AdaBoost, GradientBoosting)
    • Обработка естественного языка (NLP)
    • Методы кластеризации (K Means, Hierarchical, DBSCAN)
    • Метод главных компонент (PCA)
Складчина создана 21 января 2022 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы автора 1

JP Jose Portilla Все материалы
112 ₽ 999 ₽