Машинное обучение: от теории к практике

О программе

Этот курс разработан для специалистов, знакомых с основами Python, которые хотят системно освоить методы машинного обучения и применять их в реальных проектах. Программа охватывает весь цикл работы с ML: от разведочного анализа данных до деплоя модели в production.

В основе курса — практические проекты на реальных данных американских компаний в сфере финансов, здравоохранения и ритейла. Каждый алгоритм изучается не как теоретическая конструкция, а как инструмент для решения конкретной бизнес-задачи.

Чему вы научитесь

• Проводить разведочный анализ данных (EDA) и готовить датасеты
• Применять алгоритмы регрессии, классификации и кластеризации
• Строить и оценивать модели с использованием Scikit-learn и XGBoost
• Настраивать гиперпараметры и предотвращать переобучение
• Интерпретировать модели с помощью SHAP и LIME
• Разворачивать ML-модели в простые REST API на Flask

Технологический стек

Программа курса