Scikit-learn и Feature Engineering

PRO-курс

Курс фокусируется на практической работе с Scikit‑learn в задачах табличного ML. Студент учится загружать и разбивать данные, готовить признаки, кодировать категории, работать с пропусками и масштабированием, обучать и настраивать модели, собирать пайплайны и проверять качество на валидации. Отдельное внимание уделяется Feature Engineering и тому, как осознанно конструировать фичи под задачу.

  • 24 часа
  • 5 модулей
  • 10 уроков

Практический курс по Scikit-learn: обучение моделей, подготовка данных, кодирование признаков, масштабирование и конструирование фичей для табличных задач.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Знакомство с Scikit-learn и данными

2 урока

Осваиваем базовый интерфейс Scikit‑learn и работу с табличными данными.

Подготовка данных и обработка признаков

2 урока

Учимся работать с пропусками, масштабированием и категориальными признаками.

Feature Engineering для табличных данных

2 урока

Конструируем новые признаки и работаем с качеством фичей.

Пайплайны, ColumnTransformer и настройка моделей

2 урока

Собираем полноценный пайплайн подготовки данных и обучения модели.

Практическое применение и проверка качества

2 урока

Соединяем подготовку данных, Feature Engineering и модели в единый рабочий процесс.

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