Python: основы
Практический курс по основам Python: синтаксис, типы данных, коллекции, функции, модули, обработка ошибок и работа в терминале.
ПодробнееКурсы по различным технологиям — навыки для работы
PRO-курс
NumPy и Pandas
Практический курс по NumPy и Pandas: массивы, DataFrame, фильтрация, агрегации и базовая предобработка данных.
Подробнее
Статистика для анализа данных
Прикладная статистика для аналитиков: описательные метрики, распределения, доверительные интервалы, гипотезы и p-value на примерах данных.
Подробнее
PRO-курс
Визуализация данных
Практический курс по визуализации данных на Python: базовые графики, принципы хороших визуализаций и подготовка графиков для отчётов.
Подробнее
PRO-курс
Статистика и теория вероятностей для ML
Прикладной курс по математическим основам ML: вероятностные модели, распределения, гипотезы, байесовский подход и роль статистики в обучении и оценке моделей.
Подробнее
PRO-курс
Линейная алгебра для ML
Прикладной курс по линейной алгебре для ML: векторы, матрицы, линейные модели, регрессия и снижение размерности через PCA/SVD.
Подробнее
PRO-курс
Основы машинного обучения
Вводный курс по ML: типы задач и алгоритмов, переобучение, кросс-валидация, метрики качества и базовый pipeline обучения модели.
Подробнее
PRO-курс
Scikit-learn и Feature Engineering
Практический курс по Scikit-learn: обучение моделей, подготовка данных, кодирование признаков, масштабирование и конструирование фичей для табличных задач.
Подробнее
PRO-курс
Оценка и тюнинг моделей
Курс по оценке и оптимизации ML-моделей: выбор метрик, кросс-валидация, подбор гиперпараметров (GridSearch/RandomSearch) и интерпретация результатов экспериментов.
Подробнее
PRO-курс
Deep Learning и PyTorch
Курс по глубокому обучению: нейронные сети, PyTorch (тензоры, autograd, nn.Module) и обучение моделей на реальных датасетах.
Подробнее
PRO-курс
Проект: ML-модель от EDA до отчёта
Сквозной ML-проект: исследование и подготовка данных, обучение и валидация модели, интерпретация результатов и отчёт.
Подробнее
PRO-курс
Деплой ML-моделей
Курс по production-деплою ML-моделей: FastAPI inference API, контейнеризация в Docker и мониторинг предсказаний.
Подробнее