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
Родители о школе
Отправили с мужем своего сына в школу программирования, поскольку он постоянно проводил время за телефоном. Решили найти занятие, которое могло бы его заинтересовать. Выбрали курс по Scratch, и пока что результаты радуют. Преподаватели вложили много усилий, и это заметно.
Ребенок занимается в АйДаКодить уже два года, очень нравится подход и качество обучения. Пишет сам коды и разбирается уже во многих программах. Преподаватели всегда дают обратную связь, есть возможность понаблюдать урок в записи . так же в конце года походит отрытый урок , где ребёнок показывает , чему он научился за период обучения. Очень рекомендую данную школу.
Никита 13 лет занимается 6 месяцев в школе на курсе веб дизайн и пайтон у преподавателя Омара. Обучение очень нравится, всегда с интересом и желанием идет на урок. На вебдизайне занимается созданием заготовок для вебсайта. Хочет создать свою социальную сеть. Изучает HTML, CSS, JS. На уроке по пайтону изучает теорию и начинает практиковаться по Объектно ориентированному программированию. Благодаря преподавателю Омару…
Инструменты
Стоимость обучения
Не подойдёт — вернём остаток. 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.