Создайте паспорт исходных данных
Для выбранной учебной таблицы запишите смысл строки, типы признаков, долю пропусков и возможные дубликаты. Проверьте, нет ли нескольких записей одного объекта, которые случайно окажутся и в обучении, и в проверке.
Python / Machine Learning · русская озвучка
Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science
Программа, практика и требования
Перейти от функций Python к таблицам, графикам и моделям, качество которых можно объяснить. Русскоязычный курс Хосе Портильи, Влада Бурмистрова и Pierian Training охватывает подготовку данных, классическое машинное обучение и проверку результатов в Scikit-learn.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее- 4,8870 оценок на Udemy
- 4 802студента на Udemy
- 50 ч 44 минвидео · 229 лекций
- RUрусская речь преподавателя
Бестселлер Udemy · Высокий рейтинг UdemyРусский язык · обновление сентябрь 2026
Перед началом
Подойдёт ли вам этот курс
Кому подойдёт
Тем, кто уже пишет функции на Python и хочет перейти к анализу таблиц, моделям регрессии и классификации.
Что знать до старта
Базовый Python на уровне функций — требование автора. Экспресс-повтор языка внутри полезен для восстановления знаний, но не заменяет первый курс.
Что сможете сделать
Блокноты с визуализацией, подготовкой признаков, регрессией, классификацией, кластеризацией и проверкой моделей.
Учесть при выборе
Это классическое машинное обучение с Scikit-learn. Курс не посвящён разработке LLM-агентов; для осмысленного выбора метрик полезны основы статистики.
Содержание и открытый урок
Ценность модели начинается до вызова fit
Хороший результат в машинном обучении зависит не только от выбранного алгоритма. Нужно понять исходные данные, выбрать признаки, разделить выборку и проверить метрику так, чтобы она отражала реальную задачу. Поэтому полезно проходить NumPy, Pandas и визуализацию как подготовку к моделям, а не как необязательное вступление. Курс связывает эти инструменты с регрессией, классификацией, ансамблями и кластеризацией. Он подходит после базового Python: автор требует знание языка на уровне функций. Встроенный экспресс-курс помогает восстановить синтаксис, но при первом знакомстве с программированием объём в 50 часов будет трудным стартом. Здесь классическое ML, а не разработка чат-ботов, LLM-агентов или обучение больших нейросетей.
Перед стартом оцените открытый урок и подготовьте инструменты. Это классическое машинное обучение с Scikit-learn. Курс не посвящён разработке LLM-агентов; для осмысленного выбора метрик полезны основы статистики.
Самопроверка · редакционные задания
Дополнительная практика от RusUdemy: проверьте доверие к модели
Эти упражнения предложены редакцией RusUdemy для самостоятельной проверки навыков. Они не являются дополнительными уроками преподавателя и не предполагают проверку работ автором.
Сначала постройте простой ориентир
До сложной модели задайте базовое правило: среднее значение для регрессии или частый класс для классификации. Сравните с ним результат на одной и той же отложенной выборке. Объясните, какое улучшение полезно в вашей задаче.
Найдите утечку информации
Отметьте признаки, которые становятся известны только после события, которое вы хотите предсказать. Исключите их. Подготовку данных обучайте на тренировочной части и проверьте, насколько изменились метрики после исправления.
Разберите ошибки по группам
Кроме общей метрики посмотрите, на каких типах объектов модель ошибается чаще. Для классификации сравните ошибки разных классов, для регрессии — диапазоны значений. Добавьте к итоговому блокноту ограничения и условия применения.
50 ч 44 мин видео · 229 лекцийСверить программу на Udemy
Pandas, визуализация и полный цикл классического ML
В каталоге 27 разделов, 229 лекций и 50 ч 44 мин видео. После библиотек и проекта визуализации идут линейная регрессия, подготовка признаков и кросс-валидация. Затем — логистическая регрессия, KNN, SVM, деревья, случайный лес и бустинг. В заключительной части рассматриваются текстовые данные, кластеризация и PCA.
На дату проверки в карточке Udemy: 27 разделов, 229 лекций, 50 ч 44 мин видео. На установку инструментов, самостоятельную практику и разбор ошибок потребуется дополнительное время. Темы ниже сгруппированы редакцией; точное оглавление доступно на Udemy.
Сформулируйте один исследовательский вопрос и выполните весь цикл на доступных данных: от проверки качества таблицы до объяснения ошибок модели. Сохраните окружение и инструкцию запуска, чтобы результат можно было повторить через месяц.
- 01
Настройка среды, повтор Python и этапы машинного обучения
- 02
NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn
- 03
Большой проект по визуализации данных
- 04
Линейная регрессия, признаки и кросс-валидация
- 05
Логистическая регрессия, KNN и SVM
- 06
Деревья, случайный лес и бустинг
- 07
Обработка текста и наивный байесовский классификатор
- 08
K-Means, иерархическая кластеризация, DBSCAN и PCA
Соавтор курсаВлад Бурмистров
Соавтор курсаPierian Training
Когда программа подходит вашей задачеВы выбираете обучение. RusUdemy помогает с оформлением.
Пришлите ссылку на выбранный курс. Уточним текущую стоимость и поможем оформить его в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс останутся у вас.
01
Курс в Вашем аккаунте
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
02
Без предоплаты
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
03
Покупка за 10 минут
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
04
Живой человек, не бот
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем курс и условия. Оплата после появления курса в аккаунте.
Опыт работы с сервисом
Отзывы клиентов RusUdemy
Оплатить udemy, а ещё получить комплимент и дельный совет, как в той рекламе - почти бесценно. Если вы читаете этот отзыв и ещё раздумываете где и как купить курс на udemy - вам к Михаилу, не сомневайтесь
Отзыв от:
Хотела поблагодарить ,все прошло быстро и доступно. Отдельная благодарность за обратную связь! Вы лучшие ♥️
Отзыв от:
Оперативно подошли к покупке курса. Очень доволен. Большое спасибо.
Отзыв от:
Купил курс по программированию. Михаил, спасибо за помощь с созданием нового аккаунта, быстроту ответа и оформления курса. Хороший сервис
Отзыв от:
Купил курс по программированию. Михаил, спасибо за помощь с созданием нового аккаунта, быстроту ответа и оформления курса. Хороший сервис
Отзыв от:
Спасибо Михаилу за помощь! Все получилось быстро и легко!
Отзыв от:
Ответы перед стартом