Онлайн курс Наука о данных: введение в машинное обучение (Data Science) от Слёрм

Курс «Наука о данных: введение в машинное обучение (Data Science)» предназначен для начинающих специалистов по работе с данными, разработчиков и сотрудников ML-команд, которые хотят освоить основные подходы машинного обучения и применять их в рабочих задачах. Для старта потребуется знание Python или другого высокоуровневого языка на базовом уровне: синтаксис, циклы, условия, основные структуры данных и настройка рабочего окружения.

Программа охватывает основные этапы работы с данными и построения ML-моделей без глубокого погружения в математику. Слушатели изучают NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib и Scikit-learn, осваивают анализ и визуализацию данных, подготовку датасетов, обработку пропусков и признаков разных типов. Рассматриваются задачи регрессии, классификации и кластеризации, методы k-ближайших соседей, линейная и логистическая регрессия, деревья решений и градиентный бустинг. Для обучения и оптимизации моделей используются XGBoost, LightGBM, CatBoost и Hyperopt.

Практика построена на бизнес-кейсах и реальных наборах данных. Участники решают задачи прогнозирования стоимости недвижимости, времени доставки и спроса на товары, учатся переводить бизнес-задачи в задачи машинного обучения и выбирать подходящие метрики оценки качества моделей. В программу также входят дополнительные модули по глубокому обучению и PyTorch, компьютерному зрению, NLP, рекомендательным системам и проектированию ML-систем.

В конце курса слушатели выполняют итоговый проект: модель прогнозирования потребления электроэнергии, систему оценки кредитоспособности или собственный проект после согласования со спикерами. Видеокурс можно начать в любой момент, доступ к материалам предоставляется на 2 года. Именное свидетельство выдается после изучения не менее 80% курса и участия в практических заданиях.