Анализ данных и машинное обучение
Машинное обучение на Python
С первого урока делает свою игру — и сам ждёт следующего занятия.
Не нужно разбираться самим: на пробном уроке педагог увидит, что ребёнку по душе, и подберёт курс.
О курсе
Изучим ключевые инструменты для обработки, анализа и визуализации данных. Научимся работать с алгоритмами машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация.
Чему научится
- Python для данных
- pandas, numpy
- Визуализация (matplotlib)
- sklearn
- Классификация и регрессия
Что создаст
- Анализ реальных датасетов
- ML-модели
- Визуализации
Инструменты
Стоимость обучения
Не понравится — вернём деньги. Полный прайс →
Как проходят занятия
Вопросы про Анализ данных и ML
Что такое машинное обучение и почему это важно?
Машинное обучение (ML) — когда компьютер учится на данных, а не по написанным правилам. Так работают рекомендации Netflix, голосовые ассистенты, медицинская диагностика. ML — самая востребованная область IT-рынка.
Нужен ли Python перед курсом ML?
Обязательно. Весь курс ведётся на Python: pandas, numpy, sklearn, matplotlib. Без уверенного Python (функции, списки, файлы) не получится работать с библиотеками. Сначала рекомендуем пройти курс Python для подростков.
С какого возраста подходит курс анализа данных?
С 15 лет. Нужна математика на уровне 9 класса: функции, вероятность, линейная алгебра (базово). Подростки с хорошей математикой осваивают ML быстрее.
Что ребёнок научится делать на курсе?
Загружать и очищать датасеты, визуализировать данные (графики, диаграммы), обучать модели (классификация, регрессия, кластеризация), оценивать качество модели. В конце — собственный ML-проект на реальных данных.
Поможет ли ML при поступлении в вуз?
Да. Портфолио ML-проектов — сильный аргумент для поступления на факультеты прикладной математики, информатики, ВМК. Победы в ML-соревнованиях (Kaggle, ВОШ по математике) дают дополнительные очки.
Что такое нейросети и изучают ли их на курсе?
Нейросети — подвид ML. На курсе изучаем классическое ML (sklearn), введение в нейросети (принципы работы, простые примеры). Глубокое обучение (TensorFlow, PyTorch) — следующий уровень после основ.