Машинное обучение на Python — обучение по программе в России

Курс ориентирован на тех, кто хочет перейти от теории к практике в области машинного обучения: работать с реальными данными, инструментами индустрии и проектами под контролем преподавателя. Обучение проходит в индивидуальном формате: вы занимаетесь с преподавателем по согласованному графику.

В программе курса:

• Основы Python: изучение синтаксиса языка, структур данных, работы с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.
• Предобработка данных: очистка, нормализация, кодирование категориальных признаков, работа с пропущенными значениями.
• Модели машинного обучения: освоение алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, ансамблевых методов и методов понижения размерности.
• Оценка моделей: использование метрик точности, полноты, F1‑меры, ROC‑кривых, кросс‑валидации.
• Внедрение моделей: сохранение моделей, создание API для их использования, мониторинг и обновление моделей в продакшене.

По завершении курса вы сможете:

• самостоятельно анализировать и обрабатывать данные для задач машинного обучения;
• строить и оценивать модели машинного обучения;
• интегрировать модели в реальные приложения и сервисы;
• работать с современным стеком инструментов для машинного обучения и анализа данных.