Машинное обучение для новичков

О курсеЭтот курс — структурированный путь от нуля до уверенного понимания машинного обучения. Мы пройдём всю основу: что такое ML и какие задачи оно решает; математический аппарат, без которого нельзя; рабочий Python-инструментарий; ключевые алгоритмы обучения с учителем и без; оценку моделей; нейросети; и наконец — как довести модель до продакшена.Чему вы научитесьРазличать типы задач ML и выбирать подходящий алгоритмПрименять линейную алгебру, статистику и оптимизацию в MLРаботать с NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learnСтроить регрессии, классификаторы, ансамбли (Random Forest, бустинг)Понимать алгоритмы кластеризации и понижения размерностиГрамотно оценивать качество моделей и бороться с переобучениемОбучать первые нейросети на PyTorchДеплоить модели и сопровождать их в продеКак устроен курс9 модулей, 41 урок, более 140 шаговПодробная теория, формулы, код, реальные кейсыТесты и задания на ввод ответа после каждого урокаУглублённый разбор и практические примеры в ключевых урокахДля когоКурс подойдёт начинающим: достаточно базового Python и школьной математики. Будет полезен и тем, кто работает рядом с ML (аналитикам, бэкенд-инженерам, продактам) и хочет системно разобраться в теме.Что в итогеПосле курса вы сможете самостоятельно решать табличные задачи на Kaggle, обучать простые нейросети, читать ML-статьи без страха и осмысленно обсуждать модели на работе.