Python для машинного обучения: Введение для начинающих — PickAClass
MC
RU
Войти Начать
★ 4.8 (4) ⏱ 3 ч 7 мин 📚 28 уроков 🎧 Аудиоверсия

Python для машинного обучения: Введение для начинающих

Изучите основные концепции искусственного интеллекта и начните создавать простые прогностические модели с помощью Python, даже без предварительного опыта в области науки о данных.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Интересуетесь искусственным интеллектом, но не знаете, с чего начать? Этот курс демистифицирует мир машинного обучения (ML), проводя вас через основные концепции и практические применения с использованием популярного языка программирования Python. Вы заложите прочную основу в принципах ИИ, переходя от основных теорий к практическому построению моделей. К концу курса вы поймете, как формулировать задачи для машинного обучения, подготавливать данные и создавать свои первые прогностические модели с нуля. Что вы узнаете: - Понять основные концепции ML, такие как обучение с учителем против обучения без учителя, регрессия и классификация. - Настроить современную среду разработки Python с виртуальными средами для проектов в области науки о данных. - Практиковать подготовку и исследование данных с использованием базовых библиотек, таких как Pandas и NumPy. - Создать свои первые прогностические модели как для числового прогнозирования, так и для классификации категорий. - Научиться оценивать производительность своих моделей с использованием стандартных метрик точности. - Применять фундаментальные принципы ИИ для решения задач с помощью практических текстовых упражнений. - Изучить основы того, как функционируют современные приложения ИИ, такие как большие языковые модели. Курс начинается с основной терминологии и теоретических основ, прежде чем перейти к практическим упражнениям по кодированию, где вы примените полученные знания. Вы будете работать с общими структурами данных и писать код для обучения и тестирования своих моделей. Этот курс предназначен для абсолютных новичков. Предварительный опыт в машинном обучении или искусственном интеллекте не требуется, хотя базовое знакомство с программированием на Python будет полезным. Начните свое путешествие в увлекательную область ИИ и науки о данных уже сегодня.

Содержание курса

6 модулей · 28 уроков · 3 ч 7 мин

1 Введение в мир ИИ и настройка инструментов
Понять базовую теорию ML и подготовить рабочее окружение. 4 уроков · 27 мин
  1. Что такое ИИ и Машинное обучение?
    Разграничение понятий ИИ, ML и Deep Learning через простые аналогии.    6 мин
  2. Типы обучения: С учителем и Без учителя
    Объяснение разницы между обучением на размеченных данных и поиском скрытых структур.    7 мин
  3. Настройка среды: VS Code и Python
    Пошаговая инструкция по подготовке редактора кода для работы с данными.    8 мин
  4. Виртуальные среды (venv) для проектов
    Зачем изолировать зависимости и как создать свою первую виртуальную среду.    6 мин
2 Фундамент данных: NumPy и Pandas
Научиться манипулировать данными и готовить их к анализу. 5 уроков · 33 мин
  1. Зачем ML-инженеру библиотеки?
    Обзор экосистемы Python для Data Science: NumPy, Pandas, Scikit-learn.    5 мин
  2. NumPy: Магия массивов
    Основы работы с многомерными массивами как фундаментом для всех вычислений.    7 мин
  3. Pandas: Структуры Series и DataFrame
    Знакомство с табличным представлением данных в Python.    8 мин
  4. Загрузка и первичный анализ данных
    Как прочитать CSV-файл и посмотреть на первые строки и статистику.    7 мин
  5. Очистка данных: Пропуски и типы
    Базовые техники обработки отсутствующих значений перед обучением.    6 мин
3 Регрессия: Предсказание чисел
Освоить создание моделей для прогнозирования непрерывных величин. 5 уроков · 35 мин
  1. Суть задачи регрессии
    Постановка задачи предсказания цены, температуры или времени.    5 мин
  2. Линейная регрессия: Как это работает?
    Интуитивное понимание поиска прямой линии, которая лучше всего описывает данные.    7 мин
  3. Разделение данных: Train и Test
    Почему нельзя тестировать модель на тех же данных, на которых она училась.    6 мин
  4. Обучение первой модели регрессии
    Пишем код на Scikit-learn для обучения модели на числовых данных.    8 мин
  5. Практика: Прогноз стоимости недвижимости
    Применение полученных знаний для предсказания цены по площади дома.    9 мин
4 Классификация: Разделение на категории
Научиться строить модели, которые относят объекты к определенным классам. 5 уроков · 35 мин
  1. Задачи классификации в реальной жизни
    Примеры: спам-фильтры, диагностика болезней, распознавание образов.    5 мин
  2. Логистическая регрессия
    Как алгоритм принимает решение «да» или «нет» на основе вероятности.    7 мин
  3. Деревья решений: Логика выбора
    Визуальное понимание того, как модель строит цепочку вопросов к данным.    6 мин
  4. Обучение модели классификации
    Кодим классификатор для разделения объектов на две группы.    8 мин
  5. Практика: Классификация типов ирисов
    Классический пример ML: определение вида цветка по его параметрам.    9 мин
5 Оценка качества и обучение без учителя
Понять, насколько хорошо работает модель, и познакомиться с кластеризацией. 5 уроков · 32 мин
  1. Метрики точности: Accuracy и не только
    Почему высокая точность (Accuracy) может быть обманчивой.    7 мин
  2. Матрица ошибок (Confusion Matrix)
    Инструмент для детального разбора того, где именно ошибается классификатор.    6 мин
  3. Метрики регрессии: MAE и MSE
    Как измерить среднюю ошибку в предсказании чисел.    6 мин
  4. Введение в кластеризацию (K-Means)
    Пример обучения без учителя: как алгоритм сам находит группы в данных.    7 мин
  5. Текстовое упражнение: Формулирование задач
    Практика перевода бизнес-проблем на язык задач машинного обучения.    6 мин
6 Будущее ИИ: Современные приложения и LLM
Разобраться в устройстве современных нейросетей и определить путь развития. 4 уроков · 25 мин
  1. От классического ML к нейросетям
    Краткий обзор того, чем нейросети отличаются от простых алгоритмов.    6 мин
  2. Как работают LLM (Large Language Models)
    Популярное объяснение принципа работы моделей вроде ChatGPT.    8 мин
  3. Современные AI-приложения
    Обзор того, где сегодня применяется ИИ: от медицины до генерации контента.    6 мин
  4. Твой путь в Data Science
    Советы по дальнейшему обучению и обзор востребованных навыков.    5 мин
Финальный проект

Проект: Свой первый прогностический конвейер

Используя предоставленный набор данных (например, о пассажирах Титаника или ценах на авто), тебе нужно пройти полный цикл: подготовить данные, выбрать тип задачи, обучить модель и оценить её точность.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • ⚡ Кратко и по делу
    3 ч 7 мин практического материала

Сертификат об окончании

Каждый курс, который ты завершаешь на PickAClass, выдаёт такой сертификат — оригинальный, со своим кодом, проверяемый по URL и подробный о том, что реально продемонстрировано.

P
PickAClass
Профиль навыков · проверяемый
Документ
Сертификат мастерства
Настоящим удостоверяется, что
Имя Фамилия
успешно подтвердил(а) владение
Python для машинного обучения: Введение для начинающих
Продемонстрированные навыки
✓
Анализ поведенческих паттернов
Базовый
1.2 ч
✓
Фреймворки архитектуры решений
Уверенный
1.4 ч
✓
Дизайн A/B тестирования
Уверенный
1.7 ч
✓
Поведенческий копирайтинг
Продвинутый
1.9 ч
P
PickAClass — Имя Фамилия
Python для машинного обучения: Введение для начинающих
Страница 2 из 2
Детали результатов
Сводка по курсу
Уроков пройдено 14 / 14
Тренировочные вопросы 26 / 28
Сдано заданий 4 (сред. 4,5 / 5)
Финальный проект Проверен — 4,6 / 5
Всего практики 6.2 ч
Бенчмарк результатов
Ранг в потоке Топ 12% из 1,625
Время до завершения 11 дней (медиана: 22)
Балл мастерства 91 / 100
Балл за тренировочные вопросы 94%
Подтверждение навыка Проверенный путь навыка
Проверить этот сертификат
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Выдан по академическим стандартам PickAClass. Уровни навыков отражают оценённую успеваемость по рубрике компетенций курса. Это оригинальный сертификат этой платформы.

Отзывы (4)

Maria Santos PH
★ 5 · 30 октября 2026

Wala akong background sa programming pero sobrang linaw ng paliwanag dito mula sa mismong basics ng Python hanggang sa mga konsepto ng machine learning. Hindi bigla-bigla ang takbo, dahan-dahan itong tumataas ang level habang unti-unting naiintindihan mo kung paano gumagana ang mga simpleng predictive model. Ang gusto ko rin, may mga tunay na halimbawa gamit ang totoong data, hindi lang teorya at math na puro symbols. Sa dulo ng course, nakagawa na ako ng sarili kong simpleng model na naka-predict batay sa data na binigay, kahit noong una akala ko imposible ito para sa akin.

Alice Moretti IT
★ 4 · 14 октября 2026

Questo corso spiega molto bene le basi di Python applicate al machine learning, con esempi semplici che aiutano a capire concetti che di solito sembrano astratti. Mi è piaciuto molto costruire un piccolo modello predittivo già nelle prime lezioni. L'unica cosa è che la parte sulle librerie come pandas avrebbe potuto essere un po' più approfondita.

George Harris AU
★ 5 · 12 сентября 2026

I've tried getting into machine learning a few times before and always bounced off the math-heavy explanations, but this course actually starts from where beginners live. It builds up from basic Python through the core ML concepts using small, real examples instead of abstract theory. By the last section I had actually built a simple predictive model myself and understood what each line was doing.

Alexander Reyes PH Подтверждённый учащийся
★ 5 · 8 июня 2026

Wala akong background sa data science pero ang linaw ng pagkakaturo dito kaya naintindihan ko agad ang mga pangunahing konsepto ng machine learning. Ginabayan ako hakbang-hakbang sa paggawa ng simpleng predictive model gamit ang Python, at gumana talaga siya. Yung paliwanag kung paano natututo ang isang model mula sa datos ang pinakanagustuhan ko, parang nabuksan ang isip ko. Hindi nakakatakot ang mga halimbawa kahit beginner ka, dahan-dahan lang ang takbo. Nakapag-train na ako ng sarili kong unang model at sobrang saya ng feeling. Perpektong panimula para sa gustong pumasok sa AI nang walang karanasan.

Написать отзыв

☆☆☆☆☆
После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

🌟 Выбор студентов 🎓 С сертификатом

Введение в машинное обучение: Python, R и прикладной ИИ

★ 5.0 (1)
Сертификат Практика
130 € →
🌟 Выбор студентов 🎓 С сертификатом

Основы программирования на Python для машинного обучения

★ 5.0 (2)
Сертификат Практика
180 € →
⚡ Лучший для старта 🎓 С сертификатом

Основы машинного обучения с Python

★ 5.0 (2)
Сертификат Практика
90 € →
🔥 Хит 🎓 С сертификатом

Основы науки о данных: Обучение на практике проектов

★ 5.0 (1)
Сертификат Практика
110 € →

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство