Модуль 1. Python и данные для ML
- 1.Python для анализа данных: быстрый старт
- 2.Pandas: загрузка и обработка данных
- 3.Визуализация: Matplotlib и Seaborn
- 4.Подготовка данных: пропуски, нормализация, признаки
- 5.Практикум: анализируем реальный датасет
10–11 класс · Онлайн
Машинное обучение с нуля: Python + первая модель за месяц
От базового Python до своей первой модели машинного обучения. Pandas для данных, scikit-learn для классификации, простая нейросеть на PyTorch. К концу курса — рабочий проект для портфолио (например, распознавание эмоций по тексту). Готовит к ИТ-вузу и Kaggle.
36 уроковПервый урок бесплатно
890 ₽
Разовая оплата · доступ навсегда
Чему вы научитесь
- Освоишь машинное обучение с нуля: от основ Python до обучения собственной модели
- Научишься работать с данными в Pandas и визуализировать их
- Разберёшь классические алгоритмы ML: регрессию, классификацию, деревья решений
- Обучишь простую нейросеть и поймёшь, как она «учится»
- Соберёшь рабочий проект для портфолио и подготовишься к Kaggle и ИТ-вузу
Кому подойдёт
- Старшеклассникам 10–11 классов, которые хотят войти в ML и Data Science
- Будущим студентам ИТ-направлений (ИТМО, ВШЭ, МФТИ)
- Тем, кто знает основы Python и хочет двигаться в искусственный интеллект
- Будущим участникам соревнований по машинному обучению
Программа курса — 20 уроков
Модуль 2. Основы машинного обучения
- 1.Что такое ML: обучение с учителем и без
- 2.Линейная регрессия: предсказываем числа
- 3.Классификация: логистическая регрессия
- 4.Метрики качества: точность, полнота, F1
- 5.Практикум: первая обученная модель
Модуль 3. Деревья, ансамбли и валидация
- 1.Деревья решений: как машина принимает решения
- 2.Случайный лес и градиентный бустинг
- 3.Кросс-валидация и подбор гиперпараметров
- 4.Кластеризация без учителя (K-Means)
- 5.Практикум: сравниваем модели
Модуль 4. Нейросети и итоговый проект
- 1.Как устроена нейросеть: нейрон, слои, обучение
- 2.Первая нейросеть на PyTorch
- 3.Распознавание: пример классификации изображений/текста
- 4.Оформление проекта для портфолио и GitHub
- 5.Итоговый проект: своя ML-модель от данных до результата
Что входит в курс
36 уроков с практикой
Полная программа от основ до уверенного уровня — структурировано и по шагам.
Рабочие материалы и шпаргалки
Конспекты, чек-листы, схемы и тренажёры для закрепления — всё открывается прямо в уроках.
Поддержка ИИ-наставника 24/7
Можно задать вопрос в любое время — наставник доступен круглосуточно и отвечает мгновенно.
Отслеживание прогресса
Видишь, сколько пройдено, что освоено и над чем стоит поработать — обучение под контролем.
Доступ без ограничений по времени
Занимаешься в своём темпе и возвращаешься к урокам столько раз, сколько нужно.
Сертификат о прохождении
После завершения курса получаешь именной сертификат — подтверждение пройденного пути.
Частые вопросы
Что я получу за оплату?
Полный доступ ко всем 36 урокам, рабочим материалам, тренажёрам, проверке ИИ-наставника и сертификату. Доступ остаётся у вас без ограничений по времени.
Подойдёт ли курс новичку?
Да. Материал идёт от простого к сложному, а ИИ-наставник объясняет непонятное столько раз, сколько нужно. Начать можно с любого уровня подготовки.
Сколько времени занимают занятия?
Один урок — около 40 мин. Заниматься можно в удобном темпе: хоть каждый день, хоть по выходным. Прогресс сохраняется автоматически.
Что если что-то непонятно?
ИИ-наставник доступен 24/7: задайте вопрос прямо в уроке, и он разберёт тему другими словами, приведёт примеры и проверит ваше решение.
Выдаётся ли сертификат?
Да, после прохождения курса вы получаете именной сертификат о завершении. Это информационный образовательный продукт, сертификат подтверждает пройденную программу.