Описание
Количество уроков: 257 Видео
Язык: Английский
Хотите уверенно войти в мир Data Science и научиться побеждать в соревнованиях Kaggle?Этот курс — ваш практический путь от основ Python до продвинутых алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Материал подается простым языком, с акцентом на понимание математики и умение применять модели на реальных задачах.
Что делает этот курс ценным
Курс разработан специалистами IIT и сочетает теорию, практику и работу с реальными датасетами. Обучение проходит последовательными шагами — от нуля до уровня, достаточного для участия в соревнованиях и решения производственных задач.
• Подробные объяснения алгоритмов и математических основ
• Разбор задач Kaggle с готовыми решениями
• Практика с популярными библиотеками Python
• Построение моделей, анализ данных и улучшение точности
Чему вы научитесь
Базовые инструменты Data Science
• Уверенно работать с Python, Numpy, Pandas
• Понимать статистику, проверку гипотез, основы математики
• Проводить визуализацию и качественный EDA
Алгоритмы машинного обучения
• Линейная и множественная регрессия
• Gradient Descent и оптимизация моделей
• KNN, Naive Bayes, Логистическая регрессия, SVM
• Деревья решений и ансамбли (Bagging, Boosting)
Продвинутые техники
• Методы выбора модели и оценка качества
• Unsupervised Learning и уменьшение размерности
• Современные продвинутые алгоритмы
• Основы Deep Learning
Практические проекты и кейсы
Вы разберёте реальные бизнес-задачи, включая кейс Hotstar / Netflix, и отработаете навыки на практических упражнениях. Решения Kaggle помогут применить полученные знания в условиях, близких к боевым.
Для кого подходит курс
• Новичков, стремящихся войти в Data Science
• Студентов технических специальностей
• Аналитиков и разработчиков, желающих усилить ML‑компетенции
• Всех, кто хочет готовиться к соревнованиям Kaggle
Итог
После прохождения курса вы будете уверенно применять алгоритмы машинного обучения, разбираться в математике моделей и сможете соревноваться на Kaggle, создавая решения, которые действительно работают.
Дмитрий К. –
Начинал практически с нуля, и курс дал понятную последовательность: сначала pandas и numpy, визуализация и EDA, потом уже регрессия и gradient descent. Особенно помогли разборы задач Kaggle — на них наконец стало ясно, как выбор модели и кросс-валидация влияют на результат. Математику автор объясняет без лишнего академизма, хотя местами приходилось пересматривать уроки.