Machine Learning для аналитиков

Погрузитесь в захватывающий мир машинного обучения и освойте передовые алгоритмы для анализа данных. Этот курс идеально подходит для аналитиков данных, желающих расширить свои навыки в области ML.

Что вы изучите:

• Основы теории машинного обучения
• Алгоритмы классификации и регрессии
• Методы кластеризации данных
• Работу с библиотеками scikit-learn, TensorFlow
• Feature Engineering и отбор признаков
• Оценку и улучшение качества моделей

Программа курса:

• Модуль 1: Введение в ML (2 недели)
• Модуль 2: Supervised Learning (5 недель)
• Модуль 3: Unsupervised Learning (4 недели)
• Модуль 4: Глубокое обучение (4 недели)
• Модуль 5: Практическое применение ML (5 недель)

Длительность:

20 недель, 6-8 часов в неделю

Формат обучения:

Видеолекции, практические задания, проекты с реальными данными, код-ревью, финальный ML проект