Skip to content
UdemyMachine LearningPaid courseAll LevelsCertificate

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

icon
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

icon
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!

icon
Udemy Discount

The discount is applied through our link. Open the course from here and Udemy's current promotional price is applied at checkout on most courses, no code to type.

Some courses are excluded from Udemy's promotions. If the price does not drop, clear your browser cookies and use the button again.

icon
Instructor Details

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.

icon
More courses by Jose Portilla

$199.99

$159.99

$124.99

$159.99

$27.99

$27.99

icon
More Machine Learning courses

Free

$64.99

Free

$129.99

$109.99

$99.99

icon
Reviews

4.7

865 ratings on Udemy

Select a bar to show only those reviews.Select the bar again to show every rating.

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!

Showing all 10 reviews on CourseDuck

Read all 865 reviews on Udemy

icon
Quality Score

No CourseDuck member has rated this course yet. Taken it? Give each part a thumbs up or down.

Content Quality
/
Video Quality
/
Qualified Instructor
/
Course Pace
/
Course Depth & Coverage
/

Overall Score : 94 / 100