Основы машинного обучения

PRO-курс

Курс даёт обзорный, прикладной взгляд на машинное обучение. Студент узнаёт, чем отличаются задачи регрессии и классификации, какие есть базовые алгоритмы и в чём их интуиция, что такое переобучение и регуляризация, как выбирать метрики под задачу и строить простой ML‑pipeline от данных до оценки модели. Это фундамент для дальнейших курсов по Scikit‑learn, оценке моделей, дип‑обучению и MLOps.

  • 20 часов
  • 5 модулей
  • 10 уроков

Вводный курс по ML: типы задач и алгоритмов, переобучение, кросс-валидация, метрики качества и базовый pipeline обучения модели.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Введение в машинное обучение

2 урока

Определяемся с задачами ML, местом ML в продукте и типами данных.

Базовые алгоритмы и интуиция моделей

2 урока

Разбираем интуицию нескольких базовых алгоритмов без тяжёлой математики.

Переобучение, регуляризация и валидация

2 урока

Учимся видеть переобучение, бороться с ним и честно оценивать модели.

Метрики качества для регрессии и классификации

2 урока

Разбираемся, как измерять качество моделей в разных типах задач.

Простой ML‑pipeline от данных до модели

2 урока

Собираем общую картинку: от данных и фичей до обучения и оценки модели.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение