Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science (Udemy.com)
Изучите NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn и многое другое! Осваивайте Искусственный Интеллект на практике
Created by: Jose Portilla
Last updated September 2026
What you will learn
- Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning)
- Применение NumPy для работы с числами в Python
- Применение Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных
- Применение Pandas для манипуляции с данными в Python
- Применение Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python
- Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах
- Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных
- Навыки подготовки данных к машинному обучению
- Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных
- Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science
- Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения
- Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению
- Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучению
Course Description
Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science!
Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Data Science и машинному обучению с помощью Python.
Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше.
В этом курсе Вы изучите следующие темы:
Программирование в Python (экспресс-курс)
NumPy в Python
Детальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данных
Детальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков)
Машинное обучение с помощью SciKit Learn, включая следующие темы:
Linear Regression - Линейная Регрессия
Regularization - Регуляризация
Lasso Regression - Лассо-Регрессия
Ridge Regression - Ридж-Регрессия
Регуляризация Elastic Net
Logistic Regression - Логистическая регрессия
K Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседей
Decision Trees - Деревья решений
Random Forests - Случайные леса
AdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустинг
Natural Language Processing - Обработка языковых данных
K Means Clustering - Кластеризация К-средних
Hierarchical Clustering - Иерархическая кластеризация
DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данных
PCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонент
И многое, многое другое!
Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook с русском языке с примерами кода и детальным описанием. Для каждой лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса. Так что Вы сможете не только просмотреть видео-лекции, но и прочитать блокноты. Это особенно удобно, когда Вам нужно что-то вспомнить или быстро пробежаться по материалу в поисках нужной информации.
Как всегда, мы очень ценим возможность стать Вашими инструкторами по Data Science, машинному обучению и Python. Надеемся, что Вы запишетесь на этот курс и прокачаете Ваши навыки!
Instructor Details
- 4.7 Rating
865 Reviews
Jose Portilla
Jose Marcial Portilla has a BS and MS in Mechanical Engineering from Santa Clara University and years of experience as a professional instructor and trainer for Data Science, Machine Learning and Python Programming. He has publications and patents in various fields such as microfluidics, materials science, and data science. Over the course of his career he has developed a skill set in analyzing data and he hopes to use his experience in teaching and data science to help other people learn the power of programming, the ability to analyze data, and the skills needed to present the data in clear and beautiful visualizations. Currently he works as the Head of Data Science for Pierian Training and provides in-person data science and python programming training courses to employees working at top companies, including General Electric, Cigna, SalesForce, Starbucks, McKinsey and many more. Feel free to check out the website link to find out more information about training offerings.
More courses by Jose Portilla
The Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python (2025)
4.6 (566,376 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 22.4h
$199.99
The Complete SQL Bootcamp: Go from Zero to Hero (2022)
4.7 (258,007 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 8.9h
$159.99
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp (2020)
4.5 (160,681 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 24.9h
$124.99
Python and Django Full Stack Web Developer Bootcamp (2019)
4.4 (52,248 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 31.9h
$159.99
Spark and Python for Big Data with PySpark (2020)
4.6 (26,667 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 10.6h
$27.99
Learning Python for Data Analysis and Visualization Ver 1 (2022)
4.5 (20,266 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 21.1h
$27.99
More Machine Learning courses
机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese) (2018)
4.8 (2,506 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 32.7h
$64.99
Complete A.I. & Machine Learning, Data Science Bootcamp (2026)
4.7 (30,982 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 44h
$129.99
Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing (2026)
4.7 (8,053 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 10.4h
$109.99
[2026] Machine Learning: Natural Language Processing (V2)
4.7 (7,251 Reviews)
Provider: Udemy
Time: 23.5h
$99.99
Reviews
By Anton Kirzyk on 2/5/2026
Спасибо. Узнал много чего нового. Понравилось разнообразие примеров. Временами было сложно, потому что я не так силён в математике, некоторые вещи приходилось узнавать отдельно. Спасибо за детальное объяснение формул. Задания выполнял в VSCode, так как не имею возможности установить и запустить блокнот, но ни никакого излишнего дискомфорта от этого не испытал.
By Vadym Makevytss on 3/16/2025
Курс просто великолепен! Особенно впечатляет обширная теоретическая база, которая объясняется очень понятно и структурировано. Прошло много времени с университетских лет, но этот курс стал отличной возможностью вспомнить и обновить знания. Огромное спасибо за такой качественный и полезный материал!
By Murad Isgandarov on 10/4/2024
Курс очень хорошо структурирован, подача материала на высшем уровне с подробными объяснением теории и кода. Стоит отметить особое внимание, которое автор уделят истории возникновения, теоретическим основам алгоритмов и их интуитивному пониманию. Задание на сампроверку довольно интересные. Курс также подойдет для начинающих без бэкраунда в количесвенных методах. Однозначно рекоммендую данный курс. Спасибо большое автору!
By Sergei Djomin on 3/19/2024
Спасибо за предоставленный курс. Курс был информативным, в нём были ссылки на научные статьи, а так же нужные ссылки предоставленных материалов. Это не реклама, но купил следующий курс данного преподавателя. Хочу сказать БОЛЬШОЕ спасибо за проделанную работу. С уважением Сергей.
By Fyodorov Dmitry on 3/4/2024
Очень плохое качество видео. Постоянно тормозит. Много информации из курса можно прочитать в документации, которая в полном объеме есть в интернете.
By Serghei Iliin on 11/6/2023
Отличный курс. Автор в деталях объясняет не только как все работает в python, но и идею, механизм самих алгоритмов, сопровождая объяснения понятной визуализацией и отсылкой к дополнительным источникам информации. С удовольствием бы приобрел новые курсы данного автора по теме Data Science.
By David Gofman on 3/31/2023
Отличный курс. Я до этой лекции пересмотрел кучу других курсов на разных языках к тому же прошел 5 месячный курс по ML & Deep Learning, была в голове каша (с терминологиями, как применять модели не говоря что надо их подготавливать и перепроверять) и только просмотрев этот курс все стало по своим местам.
By Anonymized User on 7/26/2022
Курс очень сильный, ничего лишнего. Все "разжевывается" доступным языком. Очень понравилась организация курса, в начале теория, затем практика и в конце проверочные задания с дальнейшим разъяснением по каждому пункту. Давно хотелось попробовать что то новое!
By Bogdan Babenko on 6/17/2022
Я работаю веб-разработчиком. Очень хотел изучить тему искуственного интелекта и понял что для начала надо пройти тему машинного обучения. На дорогостоящие курсы не хотел тратить деньги, да и фиксированное время не мог выделить (днем работаю, по вечерам гуляю с дочкой). Вот и выбирал видеокурс на udemy и в первую очередь знакомился с англоязычными (так как знаю язык). Но сразу понял что они не такие фундаментальные и по сути простые в сравнении с этим. Поэтому выбрал его. Прошел его за 2 месяца, слушая по пути на работу или перед сном, делая в свободное время. Очень много тем охватывает курс, но все они базовые (значит обязательные). В целом понравился, ни разу не пожалел что купил его, советую)
By Ivan Kutsenka on 6/9/2022
Отличный курс, наверное лучший из представленных на Udemy (включая англоязычные). Безусловно Data Science такая область, где всё равно всегда можно было бы рассказать что-то ещё, но базовые вещи представлены доступно плюс отличные ноутбуки, которыми можно пользоваться как конспектом в дальнейшем. Будем надеяться на Deep Learning от автора ;) Спасибо!
Quality Score
No CourseDuck member has rated this course yet. Taken it? Give each part a thumbs up or down.
Overall Score : 94 / 100











![[2026] Machine Learning: Natural Language Processing (V2)](/programming/machine-learning/images/4294434_daf2_5.jpg?v=1789268237)
