Главная Каталог Аналитика Аналитика и Machine Learning с нуля
Аналитика Средний

Аналитика и Machine Learning с нуля

Курс «Аналитика и Machine Learning с нуля» — это практический переход от классической аналитики к прикладному машинному обучению. Ты научишься не просто работать с данными, а использовать их для построения моделей, которые помогают: прогнозировать поведение пользователей находить закономерности в данных сегментировать аудиторию принимать продуктовые и бизнес-решения на основе ML В отличие от базовых курсов, здесь мы сразу связываем аналитику с реальными задачами: от подготовки данных до оценки качества моделей и понимания, как они применяются в бизнесе. После курса ты будешь понимать весь базовый pipeline ML: данные → анализ → признаки → модель → оценка → применение

А
Алексей Симонов Преподаватель
📖 6 урок
👥 1 студент
5,0 (1)
650 мин

Введение

Добро пожаловать в прикладной Machine Learning
Machine Learning — это не магия и не набор сложных формул. Это инструмент, который позволяет превращать данные в решения. Сегодня ML используется везде: от банковских скоринговых систем до рекомендаций в стриминговых сервисах и маркетплейсах. Но главное — это не сами алгоритмы, а умение правильно работать с данными и формулировать задачу. В этом курсе ты научишься смотреть на аналитику иначе: не просто считать метрики, а понимать, что за ними стоит не просто строить графики, а находить закономерности не просто запускать модели, а понимать, как и зачем они работают Мы начнём с базы, но быстро перейдём к практике: ты будешь разбирать реальные задачи, похожие на те, с которыми работают аналитики и ML-специалисты в компаниях.

Что ты узнаешь

Введение в Machine Learning и пайплайн данных
Исследовательский анализ данных (EDA)
Признаки и Feature Engineering
Основы supervised learning (обучение с учителем)
Оценка моделей и метрики качества
Unsupervised Learning и мини-проект

Программа курса

6 урок · 650 мин

# Урок 1. Введение в Machine Learning и пайплайн данных ## 1. Что такое Machine Learning на самом деле Machine Learning (ML) — это подход, при котором компьютер учится находить закономерности в дан…

🔗 Введение в Machine Learning (Google ML Crash Course)

# Урок 2. Исследовательский анализ данных (EDA) ## 1. Что такое EDA и зачем он нужен EDA (Exploratory Data Analysis) — это этап анализа данных, на котором мы: - изучаем структуру данных - ищем ошиб…

# Урок 3. Признаки и Feature Engineering ## 1. Что такое признаки (features) В Machine Learning данные представляются в виде признаков. Признак — это любая характеристика объекта, которая помогает…

🔗 Руководство по признакам в машинном обучении

# Урок 4. Основы supervised learning (обучение с учителем) ## 1. Что такое обучение с учителем Supervised Learning — это тип машинного обучения, где у нас есть: - входные данные (признаки) - правил…

🔗 Обучение с учителем: основы ML

# Урок 5. Оценка моделей и метрики качества ## 1. Зачем нужна оценка моделей После того как модель обучена, возникает главный вопрос: > насколько хорошо она работает? Ошибка новичков — смотреть то…

# Урок 6. Unsupervised Learning и мини-проект ## 1. Что такое обучение без учителя Unsupervised Learning — это тип машинного обучения, где: - у нас есть данные - но нет правильных ответов Модель с…

🔗 Кластеризация и K-means алгоритм 🔗 Метод локтя (Elbow Method)

Преподаватель

А
Алексей Симонов
✦ Преподаватель
📚 3 курс
👥 3 студент

Отзывы студентов

5,0
1 отзыв
5★
1
4★
0
3★
0
2★
0
1★
0
И
Илья Рябоконь Студент курса
5.0
23 мая 2026

Супер! Отличный курс. Освоил такую интересную тему за одну неделю. Теперь готов реализовывать свои проекты с ML

📊
5,0
1 отзыв
📖 6 Уроков
👥 1 Студентов
650 Минут
🟡 Средний Уровень
📅 Добавлен 01 мая 2026
♾️ Бессрочный доступ к материалам
📱 Доступ с любого устройства
🏆 Отслеживание прогресса

Похожие курсы

⚠️

Отписаться от курса?

Твой прогресс по курсу «Аналитика и Machine Learning с нуля» будет удалён. Это действие нельзя отменить.