Пройди путь от pandas-аналитика до ML-инженера: собери 5 боевых моделей в портфолио и научись доводить их до продакшена, а не до презентации
−50%Первым 10 ученикам — за полцены (4 495 ₽ вместо 8 990 ₽) в обмен на честный отзыв. Осталось 9 мест.Школьнику курс покупает родитель из кабинета parents.omnex.study.
Ты уже уверенно крутишь данные в pandas, строишь сводные таблицы и рисуешь графики. Но каждый раз, когда речь заходит о предсказании — оттока, спроса, цены, — ты упираешься в стеклянную стену: аналитика описывает прошлое, а бизнесу нужно будущее. Этот курс проведёт тебя сквозь эту стену.
Мы не будем разводить академию и выводить формулы три урока подряд. С самой первой модели ты пишешь код, который учится на данных и делает предсказания. Каждый модуль — это маленький шаг с быстрой победой: обучил, измерил, улучшил. Ты соберёшь пять полноценных проектов в портфолио — предсказание цен, отток клиентов, кредитный скоринг, сегментацию и end-to-end ML-сервис, — а не десяток оторванных от жизни ноутбуков.
Главная фишка курса — акцент на том, что отличает джуна от мидла: честная валидация, борьба с утечкой данных, выбор правильной метрики под задачу и умение довести модель до продакшена. Мы работаем на реальном индустриальном стеке: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, а финальную модель заворачиваем в FastAPI-сервис и учимся ловить дрейф данных.
К концу курса у тебя будет не набор разрозненных знаний, а рабочий процесс ML-инженера: от сырого CSV до задеплоенной модели, которая приносит деньги. Именно за это платят 200 000+ рублей — и именно это ты будешь уметь.
Что такое ML на самом деле, из чего состоит любая задача, и первая обученная модель уже в третьем уроке.
EDA, пропуски, кодирование категорий, масштабирование и сборка препроцессинга в Pipeline без утечек.
Линейная регрессия, честные метрики MAE/RMSE/R2, полиномы, переобучение и регуляризация — до первого проекта.
Логистическая регрессия, матрица ошибок, precision/recall/F1, ROC-AUC, порог и борьба с дисбалансом на сквозном примере оттока.
От одного дерева к случайному лесу и градиентному бустингу — модели, которые правят табличными данными, плюс важность признаков.
Кросс-валидация, подбор гиперпараметров GridSearch и RandomizedSearch, кривые обучения и защита от утечки при валидации.
Кластеризация KMeans и DBSCAN, выбор числа кластеров, снижение размерности PCA и проект по сегментации клиентов.
Объяснимость, сохранение модели, FastAPI-сервис, мониторинг дрейфа и финальный end-to-end проект — то, что превращает ноутбук в продукт.