Слёрм
Data science: Введение в машинное обучение
О курсе
Курс «Data science: Введение в машинное обучение» от школы Слёрм знакомит с основами машинного обучения в рамках направления data science. Он полезен для понимания базовых методов и принципов работы с данными.
Кому подойдёт курс
- Начинающие специалисты, желающие освоить основы машинного обучения
- Аналитики, стремящиеся расширить знания в области data science
- Студенты технических специальностей, интересующиеся обработкой данных
- Специалисты из смежных областей, желающие понять принципы машинного обучения
Чему научитесь
- Понимание базовых алгоритмов машинного обучения
- Навыки работы с данными в контексте data science
- Знание основных этапов построения моделей
- Анализ и интерпретация результатов машинного обучения
Частые вопросы
Для кого подходит этот курс?
Курс подходит для начинающих и специалистов, желающих получить базовые знания в машинном обучении.
Какие знания необходимы для начала обучения?
Для старта в data science достаточно базовых знаний в программировании и математике.
Что такое машинное обучение в контексте data science?
Машинное обучение — это раздел data science, связанный с созданием моделей, обучающихся на данных.
Какие навыки можно получить на курсе?
Обычно такие курсы дают навыки работы с алгоритмами и анализом данных.
О школе
Образование для людей. Интенсивы, видеокурсы и корпоративное обучение от практикующих экспертов.
Отзывы о школе Слёрм
Все 56 отзывов →Виктор
28 июня 2026 г.
Презентация про метрики была классной, сразу захотелось применить на практике. Много полезной информации упаковано компактно - не нужно было читать кучу материалов, все по сути. Заставило по-другому посмотреть на некоторые процессы, которые мы уже использовали.
Искал курс, чтобы быстро разобраться в теме SRE без лишних заморочек. Конечно, в нашей финкомпании внедрение всего этого полностью - это вряд ли будет скоро, но я получил то, что хотел. Несколько техник оказались полезными, и главное - появились идеи, как их адаптировать под нашу работу. В целом, не пожалел про время потраченное.
Артём
20 июня 2026 г.
Курс отлично структурирован - начиная с основ кластеров, потом сразу к практике с CI/CD. Реально помог разобраться в том, что такое Kubernetes и как он работает на деле. Практические задания прикольные, особенно когда сам настраиваешь инфру. Преподаватель хорошо объясняет сложные моменты.
Кубеспрей дается нелегко, если честно - там много нюансов. Иногда задания, где нужно самому копаться в доке, кажутся скучными - я предпочитаю сразу видео и примеры. Местами хотелось бы больше видео про управление доступами, это не самое простое.
Прошел курс и просто в восторге! Пришел сюда, потому что интересно было объединить админку и программирование в DevOps. После обучения у меня вообще другой уровень понимания - от поверхностных статей на Хабре до реальной работы с кластерами. Все ожидания оправдались и даже больше. Теперь дальше в путь - нужно AWS, Terraform, Ansible. Спасибо за курс, рекомендую!
Сергей П.
19 июня 2026 г.
Курс структурирован супер логично - сначала теория, потом сразу же практика на реальных задачах. Павел как преподаватель просто огонь, объясняет по-человечески. AMA-сессии с опытными девопсами - это вообще золото, можно напрямую спросить про свои проблемы. Задания сложные, но именно это помогает понять, как на самом деле работают инструменты, а не просто прочитать про них в документации.
Работал инженером, всегда любил лазить в компьютерах и ломать-чинить. В 2022-м решил-таки переквалифицироваться в айти, друзья посоветовали DevOps. Взял курс DevOps Upgrade в Слёрме и не пожалел ни разу. Короче, уже в конце курса начал собеседоваться и прошел на джуниора в SRE-отдел. На интервью меня фишкой конкретно удивило, что я неплохо ориентируюсь в Kubernetes - вот это да, скажут, хороший кандидат. Да, потом много еще учиться пришлось, но база была уже solid. Всем рекомендую, если вы серьёзно хотите в DevOps.
Похожие курсы
По запросу