<aside> 💡

Курс разработан в партнерстве с онлайн-школой MLinside.

</aside>

О чем курс

На этом курсе ты узнаешь основы машинного обучения. Такие знания пригодятся в разных сферах. Этот курс будет полезен:

• аналитикам, которые хотят повысить доменную экспертизу;
• разработчикам, которые хотят применять ML в работе над текущими проектами или полностью сменить профессию;
• продакт- и проджект-менеджерам, которые хотят научиться разговаривать с командой на одном языке, правильно оценивать сроки и результаты задач.

Академическая нагрузка

• 1 пара раз в 2 недели

Пререквизиты

• Основы Python

Руководитель курса

Untitled

Результат курса

Ты научишься:

• строить ML-модели на Python,
• оценивать качество построенных моделей,
• работать с ключевыми алгоритмами классического машинного обучения,
• проходить ML-секции собеседований на позицию Junior Data Scientist.

Тематический план курса

Первая часть курса посвящена основным алгоритмам ML: линейным моделям, деревьям, ансамблям, kNN. Здесь ты узнаешь, как реализовывать модели, обрабатывать данные и применять алгоритмы на практике.