Базовый курс: Машинное обучение и анализ данных: от основ до нейронных сетей

Этот курс — идеальный старт для тех, кто хочет познакомиться с машинным обучением и анализом данных с нуля. Вы научитесь:

• Понимать ключевые концепции машинного обучения: обучение с учителем, без учителя, методы подкрепления.

• Готовить и анализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib и Seaborn.

• Работать с SQL для анализа и объединения больших наборов данных.

• Применять базовые и продвинутые алгоритмы: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг.

• Осваивать основы нейронных сетей и глубокого обучения с использованием PyTorch.

• Решать реальные задачи, настраивать гиперпараметры, оценивать и интерпретировать результаты моделей.

Курс сочетает теорию и практику: каждый модуль содержит примеры кода, самостоятельные задания и рекомендации для дальнейшего развития.

Для кого этот курс:

• Для студентов, начинающих специалистов по данным, аналитиков и всех, кто хочет освоить современные инструменты анализа данных и машинного обучения.

• Для тех, кто предпочитает обучение на практике и ценит структурированный подход.

Результат обучения:

• Умение самостоятельно готовить данные, строить и оценивать модели машинного обучения, применять нейронные сети для решения прикладных задач.

Требования:

• Базовые знания Python, желание учиться и интерес к анализу данных.
  
  Для доступа к полному материалу уроков, скачайте уроки из прикрепленных файлов