Программирование [karpov.courses] Machine Learning для начинающих (2023)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: karpov.courses​

Название: Machine Learning для начинающих (2023)​

Продолжительность: 80 ч 44 мин Количество уроков: 244 Видео Язык: Русский Вес архива: 20,17 ГБ

Machine Learning для начинающих — курс, который помогает уверенно войти в профессию ML-инженера. В программе собраны все ключевые навыки: от основ Python и классических алгоритмов до нейросетей, A/B‑тестов и подготовки к собеседованиям. Материал подходит новичкам и не требует серьёзной математической базы.

Чему вы научитесь на курсе

Курс строится по принципу «от простого к сложному»: вы постепенно пройдёте путь от базовой разработки до построения собственных моделей и понимания того, как ML помогает бизнесу. После обучения у вас будет готовый набор навыков и практических проектов для старта в Data Science.

Программа курса

1. Прикладная разработка на Python

Вы освоите основы синтаксиса, научитесь писать чистый и понятный код, работать со структурами данных и применять популярные библиотеки для анализа данных. Дополнительно:

• изучите SQL и подключение к базам данных;
• разберётесь с архитектурой приложений и Git;
• создадите прототип ML‑сервиса и настроите рабочее окружение.

2. Машинное обучение

Разберёте ключевые классические алгоритмы и научитесь выбирать модель под задачу. На практике:

• подготовите данные и проведёте фичеринжиниринг;
• освоите линейные модели, деревья решений, бустинг;
• оцените качество моделей и научитесь улучшать метрики;
• построите рекомендательную систему и интегрируете её в приложение.

3. Основы Deep Learning

Вы погрузитесь в мир нейронных сетей и узнаете, как их применять для сложных задач. На курсе вы:

• изучите основные архитектуры (CNN, RNN, Transformer);
• попробуете предобученные модели и transfer learning;
• создадите собственную модель и улучшите предыдущий рекомендательный алгоритм.

4. Статистика и A/B‑тесты

Вы поймёте, как статистика помогает принимать решения и оценивать влияние ML‑моделей. Практические блоки включают:

• основы теории вероятностей и статистики;
• построение A/B‑тестов и анализ результатов;
• работу с метриками в нестандартных условиях;
• разработку собственной системы экспериментов.

5. Подготовка к собеседованиям

Заключительный модуль поможет уверенно пройти собеседования на Junior ML‑инженера. Вы:

• потренируетесь решать алгоритмические задачи на Python;
• разберёте частые вопросы по ML, статистике и A/B‑тестам;
• получите рекомендации по подготовке и формированию портфолио.

Почему этот курс — отличный старт

Вы получите структурированное обучение, практику на реальных задачах и поддержку в подготовке к поиску первой работы. Курс формирует прочную базу, которая позволит развиваться в направлениях ML, Data Science или AI Engineering.

СКАЧАТЬ: