Machine Learning для начинающих. Часть 3 из 7

Бизнес-задачи вроде удержания клиентов или оптимизации ценообразования требуют систем, которые работают точнее и быстрее человеческих решений — именно этому обучают ML-инженеров. В этой части курса акцент сделан на переходе от теории к прикладным инструментам, необходимым для старта карьеры в Data Science и аналитике.

Внутри разбираются:

• Разработка на Python: работа с библиотеками для ML, командная разработка и взаимодействие с базами данных через SQL.
• Классические методы машинного обучения: проектирование ML-решений для реальных бизнес-задач.
• Основы Deep Learning: обзор возможностей нейросетей в задачах детекции объектов, обработки текста и аудио.
• Статистика и эксперименты: методология проведения A/B-тестов и оценка эффективности внедренных моделей.

Программа ориентирована как на IT-специалистов, желающих сменить направление, так и на новичков, которым нужна математическая база для входа в профессию. Итогом обучения станет понимание полного цикла работы ML-модели — от сбора данных до оценки её влияния на бизнес-метрики.