Перейти к основному содержимому
DesignHub

MLINSIDE.RU

Курс "База ML"

Оценка качества
5из 10 баллов по эвристике

Маркетинговый ИИ-Анализ

DeepSeek AI v4

Резюме бизнеса

Онлайн-школа, предлагающая курс 'База ML' для подготовки к ML-секции собеседования на Junior Data Scientist. Обучение включает математику, программирование, алгоритмы и практику.

Целевая аудитория

Начинающие и Junior ML-специалисты, аналитики, разработчики, менеджеры, желающие освоить машинное обучение и пройти собеседование.

Уникальные предложения (УТП)

  • Подготовка к ML-секции собеседования
  • Несколько тарифов: от 4 до 6 месяцев
  • Соревнования по машинному обучению в группе
  • Карьерное сопровождение на некоторых тарифах
  • Преподаватели с опытом

Призывы к действию (CTA)

  • CTA 1Записаться на курс
  • CTA 2Участвовать!
  • CTA 3Отправить!

Рекомендации по улучшению UX/Маркетинга

Точка роста:

Отзывы выпускников, примеры проектов, информация о сертификации, гарантии результата, прайс-лист без регистрации.

Содержимое главной страницы

Дата старта курса: 13 октября - 4 поток Для кого курс Формат курса Программа курса Стоимость Преподаватели Демо курса Еще курсы Реферальная программа Для кого курс Формат курса Программа курса Стоимость Преподаватели Демо курса Еще курсы Реферальная программа Записаться на курс Курс "ML в бизнесе" Корпоративное обучение Участвовать! Оставьте Ваши данные и мы с Вами свяжемся! Отправить! Дата старта курса: 13 октября 2025 - 4 поток Base ML / Базовый курс ML Это база Это тоже :) Ваши результаты после курса: Научитесь строить ML модели на Python и подготовитесь к ML-секции собеседования на Junior Data Scientist. Для кого курс Формат курса Программа курса Стоимость Преподаватели Демо курса Еще курсы Реферальная программа Для кого этот курс Полные новички и Junior в ML аналитики Сможешь решать рабочие задачи с применением ML, создавать собственные проекты разработчики Быстрее и качественнее будешь приходить к результату, возглавишь ML отдел Менеджеры Сможешь свободно общаться с командой на одном языке, самостоятельно оценивать сроки и результаты работы перед курсом освежите знания или попробуйте разобраться с нуля в необходимой для старта базе: 1. Что такое матрицы и как их перемножать 2. Что такое производная и как ее считать 3. Что такое градиент функции, и куда он направлен 4. Что такое матожидание и дисперсия и как их оценивать по выборке 5. Что такое нормальное распределение, откуда оно берется и зачем нужно 6. Как поставить себе на компьютер Jupyter Notebook и как писать на Python циклы, условные операторы, вывод на печать, как и зачем импортировать библиотеки Формат курса На сколько по времени рассчитан курс? В каком формате проходит обучение? Какие каналы коммуникации используются? Что клиенты получат после прохождения курса? На сколько по времени рассчитан курс? Видеолекции (1-2 часа в неделю) и вебинары с ответами на вопросы (1-1,5 часа в неделю). Общая длительность курса зависит от выбранного тарифа. 1 месяц уделяется на Модуль подготовительный: математика и основы Python. 3 месяца проходит обучение базовому ML. 2 месяца выделяется на Модуль собеседований: решение задач, подготовка к интервью и другое. Соответственно: Тариф Подготовительный + База ML - 4 месяца; Тариф Подготовительный + База ML + Собеседования - 6 месяцев; Тариф Подготовительный + База ML + Собеседования + Карьерное сопровождение - 6 месяцев. В каком формате проходит обучение? Формат лекций и семинаров: Видеолекции и вебинары с ответами преподавателей на вопросы Есть ли домашки, в каком формате? Задания на программирование в Jupyter Notebook: предобработка данных, построение и валидация модели, анализ поведения модели в случае переобучения и недообучения Соревнования по машинному обучению в рамках учебной группы: решение фиксированной задачи на конкретной выборке данных с наилучшим возможным качеством (программа-минимум: превзойти бейзлайны, программа-максимум: обогнать в Leaderboard других слушателей курса) Небольшие «теоретические» задания: вывести формулу, расписать шаг а...

Показаны первые 3000 символов очищенного текста страницы для целей SEO-индексации.

SEO Сниппет

Title
Курс "База ML"
Description
Курс по основам машинного обучения для подготовки к ML-секции собеседования
Keywords
машинное обучение, ML, Data Science, DS, Python
Дата парсинга:10.01.2026

Посетить веб-сайт

Посмотрите этот дизайн вживую на платформе Tilda Publishing.

Открыть сайт