🔥 Практический курс по машинному обучению

Машинное обучение Scikit-learn и Keras без лишней теории!

В 2025 году Машинное обучение и Data Science внедряют везде. Сейчас идеальное время, чтобы расширить свой стек. Готовые Colab-блокноты с кодом, которые frontend | backgend разработчик сможет применить уже завтра в работе. Без лишней математики — только практика построения моделей и работа с библиотеками.

🔥 Успей до 1 сентября 🔥
25 000₽
73 900₽
СЕРТИФИКАТ
🚀 ML для буста hard skills

Практика на Python, Scikit-learn и Data Science

Python Scikit-learn Keras ML-задачи Data Science Без математики Telegram Пайплайны Метрики Гиперпараметры Валидация
+ Дополнительные материалы и датасеты
+ Практика для крепких навыков
Доступ через Telegram

Курс машинного обучения для разработчиков а не математиков

Практическое руководство по построению моделей машинного обучения и нейросетей без углубления в формулы. Только то, что нужно разработчику для применения в задачах.

📚

Готовые блокноты

Полный код под рукой: запускай, редактируй, разбирайся. Экономь время на поиск решений.

🔥

Без воды

Только практика построения моделей. Никакой лишней теории и математики — только код.

🚀

Для разработчиков

Фокус на инженерных аспектах: пайплайны, кросс-валидация, гиперпараметры.

Программа курса по машинному обучению

12 модулей
2 - основные [ Scikit-learn и Keras ]
7 - вспомогательные
3 - минимум для общего развития

1

Машинное обучение Scikit-learn и нейросети Keras

15 этапов построения модели машинного обучения, классификация задач и методов их решения.
14 архитектур нейронных сетей и правила их построения

Очистка данных Инженерия признаков Уничтожение предикторов с корреляцией Преобразование данных Разделение данных Обработка дисбаланса классов LinearRegression Ridge, Lasso SVR SVM Деревья решений K-ближайших соседей K-средних (K-Means) DBSCAN Mean Shift RandomForestClassifier RandomForestRegressor GradientBoostingClassifier GradientBoostingRegressor AdaBoostClassifier AdaBoostRegressor GaussianNB MLPClassifier XGBoost LightGBM CatBoost (MAE) Accuracy (ARI) Пайплайн и Гиперпайплайн Кросс-валидация Гиперпараметры Ансамблирования Анализ ошибок (Признаки и Интервалы) (SHAP и LIME) BatchNormalization L2 Early Stopping ReduceLROnPlateau Perceptron FFNN MLP DFF DCN DCIGN RNN LSTM GRU AE DAE SAE ELM
2

Языки программирования Python и SQL

От базовых запросов до сложных скриптов — освоим ровно столько, сколько нужно для уверенной работы с данными и машинным обучением.

Переменные Операции Ввод с клавиатуры Типы данных Функция print и её параметры Условный оператор Циклы Строки Списки Словари Функция и её аргументы Рекурсия и лямбда-функция Классы CREATE TABLE INSERT UPDATE SELECT WHERE GROUP BY HAVING ORDER BY LIMIT INNER JOIN LEFT JOIN RIGHT JOIN CROSS JOIN
3

Библиотеки для хранения, обработки и преобразования данных Numpy и Pandas

Numpy и Pandas — волшебные инструменты, которые превращают горы данных в чёткие таблицы и мгновенные расчёты.

Создание массивов и основных структур данных Основные операции над массивами Индексация, срезы и итерация Арифметические операции Статистические функции Генерация случайных чисел Сортировка и поиск Типы данных и конвертация
4

Matplotlib, Seaborn, Plotly

Динамичные дашборды, 3D-визуализации и интерактивные графики — ваши данные теперь говорят сами за себя.

Базовые графики Визуализация данных Управление осями Добавление элементов Графики общего вида и распределения данных Визуализация взаимосвязей между переменными Графики для анализа категориальных данных Матричные графики и тепловые карты Гистограмма с промежутками График с всплывающими подсказками Анимированный график Столбчатый график с категориальными данными Столбчатый график с группировкой по цвету Линейный график с логарифмической шкалой 3D график рассеивания Создание точечной карты Создание анимированной карты График воронки продаж График с погрешностями Тёмная и светлая тема Интерактивная таблица Добавление аннотаций и пунктирных линий Тепловая карта Контурный график Сеточный график Пузырьковый график Полярная диаграмма График с настройкой осей Свечной график График временных рядов Диаграмма рассеяния матрицы Географическая карта График сети
5

Spacy, Tranformers (Hugging Face), OpenCV

Научим машину понимать текст: разметка частей речи, поиск сущностей и даже анализ настроений — всё это станет вашими инструментами. От обработки изображений до распознавания объектов: OpenCV превратит пиксели в полезные данные всего за несколько строк кода.

Токены и POS-теггинг Cинтаксические зависимости Именованные сущности Семантическое сходство Зависимые слова Ключевые слова Анализ сентимента Синонимы Гиперонимы NLP pipeline Заполнение пропущенных значений Генерация текста на GPT-2 Генерация ответов на вопросы с помощью BART Генерация ответов на вопросы, используя контекст Загрузка и отображение изображения Изменение размера Конвертация в градации серого Размытие Пороговая обработка Обнаружение краев Контуры Морфологические операции Применение фильтров Обнаружение объектов Распознавание объектов

Выгодное предложение по старту в машинном обучении для frontend | backend разработчиков

Курс стоит 25 000₽ — это в несколько раз дешевле стандартных курсов по ML и Data Science. Узкая специализация, быстрое освоение материала и применение на практике.

Практический ML для разработчиков

25 000₽ 73 900₽
  • Доступ к курсу через Telegram
  • Готовые Colab-блокноты с кодом
  • Scikit-learn и Keras без лишней теории
Купить через Telegram
Успей до 1 сентября!
🔥 Ты должен забрать лучшую позицию на рынке 🔥

Вопросы о курсе машинного обучения

Стань специалистом с современным стеком машинного обучения в 2025 году

Не упусти шанс перейти на новый уровень: изучите машинное обучение и нейросети, чтобы обладать более широкой экспертизой. Курс для тех, кто хочет большего!

Начать обучение