Практический Machine Learning

Задачи анализа данных превращаются в работающие модели: здесь показывают весь цикл от сбора и хранения информации до внедрения алгоритмов в продакшн. Вы пройдете путь от математических основ до профессионального использования библиотек машинного обучения. Внутри детально разбираются классические и современные алгоритмы, подходы к разведочному анализу данных, работа с признаками (feature engineering) и метрики качества моделей. Курс ориентирован на тех, кто хочет не просто изучить теорию, но и научиться решать прикладные задачи анализа данных на практике.