Машинное обучение в аналитике
Освойте машинное обучение для решения аналитических задач. Прогнозирование, классификация, кластеризация - применяйте ML-алгоритмы для извлечения ценных инсайтов из данных.
Что вы получите:
- 120+ видеоуроков по машинному обучению
- Изучение Scikit-learn, TensorFlow, Keras
- 8 ML-проектов для портфолио
- Работа с реальными датасетами
- Сертификат ML-специалиста
- Карьерная консультация и помощь с резюме
Подробное описание курса
Машинное обучение революционизировало аналитику данных. То, что раньше требовало месяцев ручной работы, теперь можно автоматизировать с помощью ML-алгоритмов. Но чтобы эффективно применять машинное обучение, нужно понимать не только технические аспекты, но и бизнес-контекст.
Наш курс разработан специально для аналитиков, которые хотят добавить ML в свой арсенал инструментов. Мы не просто учим алгоритмам - мы показываем, как их применять для решения реальных бизнес-задач: прогнозирования продаж, сегментации клиентов, обнаружения аномалий и многого другого.
Программа включает как классические алгоритмы машинного обучения, так и современные подходы с использованием нейронных сетей. Вы будете работать с популярными библиотеками Python: Scikit-learn для классического ML и TensorFlow/Keras для deep learning. Каждый модуль завершается практическим проектом, который вы можете добавить в свое портфолио.
Программа обучения
Модуль 1: Основы ML (Неделя 1-3)
- Введение в машинное обучение
- Типы задач ML: классификация, регрессия, кластеризация
- Подготовка данных для ML
- Оценка качества моделей
- Переобучение и недообучение
Модуль 2: Supervised Learning (Неделя 4-7)
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений и Random Forest
- Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
- Support Vector Machines
- Настройка гиперпараметров
Модуль 3: Unsupervised Learning (Неделя 8-10)
- K-means кластеризация
- Иерархическая кластеризация
- PCA - снижение размерности
- Anomaly detection
Модуль 4: Deep Learning (Неделя 11-14)
- Основы нейронных сетей
- TensorFlow и Keras
- Сверточные нейронные сети
- Рекуррентные нейронные сети
- Transfer Learning
Модуль 5: Практика и Production (Неделя 15-16)
- Развертывание ML-моделей
- MLOps базовые концепции
- Мониторинг моделей в production
- Финальный комплексный проект
Отзывы студентов
Максим Петров - ⭐⭐⭐⭐⭐
Невероятно насыщенный курс! Было сложно, но оно того стоило. Сейчас работаю Data Scientist в IT-компании. Этот курс дал фундамент, на котором я строю свою карьеру в ML.
Екатерина Васильева - ⭐⭐⭐⭐⭐
Была аналитиком, хотела перейти в ML. Этот курс стал идеальным мостом. Преподаватели объясняют сложные концепции простым языком. Особенно ценю практическую направленность - каждый проект можно показать работодателю.
Андрей Кузнецов - ⭐⭐⭐⭐⭐
Лучшие инвестиции в свое образование! После курса зарплата выросла в 2 раза. Машинное обучение - это будущее аналитики, и этот курс дает все необходимое для входа в эту область. Спасибо команде AnalyticsPro!