Программирование [udemy] Машинное обучение от А до я™: практический Python и R в Data Science (2019)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: udemy​

Название: Машинное обучение от А до я™: практический Python и R в Data Science (2019)​

Продолжительность: 43 ч 53 мин Количество уроков: 247 Видео Язык: Английский Вес архива: 10,88 ГБ

Хотите уверенно освоить машинное обучение с нуля и до продвинутого уровня? В этом курсе вы получите практические навыки работы с Python и R, разберёте десятки алгоритмов и научитесь применять их для реальных задач Data Science.

Что делает этот курс особенным

Материал подается максимально понятно и последовательно. Вы не только изучите теорию, но и закрепите её на практических проектах. Такой подход помогает быстро увидеть результаты и уверенно применять полученные знания.

Практико-ориентированное обучение

Каждый раздел курса включает рабочие примеры, датасеты, интерактивные задания и готовые шаблоны кода на Python и R. Это ускоряет обучение и помогает лучше понять механику алгоритмов.

Пошаговое погружение в ключевые направления ML

Обучение организовано от простого к сложному, что делает курс подходящим как для новичков, так и для тех, кто хочет упорядочить и углубить знания.

Структура курса

Часть 1. Предварительная обработка данных

Изучите процессы очистки, подготовки и нормализации данных — фундамент для любых моделей машинного обучения.

Часть 2. Регрессия

• Простая и множественная линейная регрессия
• Полиномиальная регрессия
• SVR
• Деревья решений (регрессия)

Часть 3. Классификация

• Логистическая регрессия
• K-NN
• SVM и Kernel SVM
• Naive Bayes
• Деревья решений
• Случайный лес

Часть 4. Кластеризация

• K-means
• Иерархическая кластеризация

Часть 5. Обучение правилам ассоциации

• Apriori
• Eclat

Часть 6. Алгоритмы обучения с подкреплением

• UCB
• Выборка Томпсона (Thompson Sampling)

Часть 7. Обработка естественного языка

Модель мешка слов и алгоритмы для решения задач NLP.

Часть 8. Глубокое обучение

• Искусственные нейронные сети (ANN)
• Сверточные нейронные сети (CNN)

Часть 9. Уменьшение размерности

• PCA
• LDA
• Kernel PCA

Часть 10. Выбор и усиление моделей

• K-fold Cross Validation
• Настройка параметров
• Grid Search
• XGBoost

Практическая ценность курса

Все примеры основаны на реальных кейсах — от маркетинга и финансов до анализа поведения пользователей. Вы научитесь:

• готовить данные к построению моделей;
• выбирать и сравнивать алгоритмы;
• тонко настраивать модели и повышать их точность;
• создавать ML-пайплайны под конкретные задачи.

Бонусы для студентов

Вы получите готовые шаблоны кода на Python и R, которые можно использовать в собственных проектах или портфолио.

Кому подойдет этот курс

• Начинающим специалистам в Data Science
• Аналитикам данных, желающим перейти в ML
• Разработчикам, стремящимся расширить компетенции
• Тем, кто хочет применять машинное обучение в работе или исследованиях

Итог

Этот курс превратит сложные концепции машинного обучения в понятные, управляемые шаги. Вы получите навыки, востребованные в индустрии, и сможете уверенно применять ML‑алгоритмы в реальной работе.

СКАЧАТЬ: