Machine Learning: практичний старт
Спробуйте себе в машинному навчанні без зайвої теорії та складної математики!
Усього за 5 тижнів ви:
◉
отримаєте реальний досвід у Machine Learning (ML);
◉
створите свій перший ML-проєкт;
◉ зрозумієте, чи ML Engineer — це справді ваша нова професія.
Зробіть перший впевнений крок у машинне навчання, щоб переконатися: «Я точно можу».
Machine Learning: практичний старт
Реєстрацію завершено. Залиште свої дані, і ми повідомимо про наступний набір.
Курс-upskill
- Практика з першого дня
- Проєкт для портфоліо
- Сильна менторська підтримка
- Перший крок до професії
Курс створено на основі 9-річного досвіду Ганни Пилєвої — Senior ML Engineer, викладачки, підприємиці та найвідомішої Data Science-блогерки України.
Практичні інструменти, реальні кейси, менторська підтримка та чітка структура, завдяки якій ви пройдете повний цикл роботи з ML — від даних до готової моделі.
Цей курс допоможе вам:
◉ Нарешті зрозуміти, як працює машинне навчання — просто й на прикладах.
◉ Побачити ML у дії — в бізнесі, медицині, ІТ, маркетингу.
◉ Зібрати розрізнені знання в цілісну картину та перейти до реальної практики.
◉ Спробувати нову сферу без ризику, витрачаючи лише кілька годин на тиждень.
Що чекає вас на курсі, як усе відбувається і чому це справді працює — дізнайтеся з короткого відеозапрошення.
Формат курсу
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
Що робить цей курс особливим
•
Безпечний спосіб «спробувати»
•
Практика замість теорії
•
Чітка структура = відсутність хаосу
•
ML зрозумілою мовою
•
Портфоліо-проєкт + модуль про кар’єру в ML
Завдяки окремому модулю ви дізнаєтесь:
◉ які шляхи розвитку існують у цій сфері;
◉ як підготувати резюме та портфоліо;
◉ на яку зарплату можна розраховувати;
◉ як та куди рухатися далі — впевнено й чітко.
•
Підтримка на кожному етапі
◉ На курсі передбачені Q&A-сесії, щоб ви могли отримати відповіді на свої запитання.
◉ Усі слухачі матимуть можливість для спілкування з однодумцями та ефективного нетворкінгу в Slack-чаті.
◉ Для пакета Premium передбачений індивідуальний фідбек на курсовий проєкт та практичні завдання.
•
Зручна оплата частинами
Що ви вивчите?
HARD SKILLS
◉
Підготовка даних: очищення, кодування категорій
◉
Бібліотеки: Pandas, Scikit-learn, Plotly, Streamlit
◉
Базові моделі ML: лінійна та логістична регресії, дерева ухвалення рішень, Random Forest
◉
Оцінка якості моделей: метрики, валідація, тестування
◉
Візуалізація даних і результатів: Matplotlib, Seaborn, інтерпретація результатів, поняття кореляції
◉
Розв'язок повних ML задач
◉
Робота з даними: CSV, Kaggle, повні ML-завдання
◉
Продакшн: імпорт/експорт моделей, розгортання за допомогою Streamlit
◉
Гіперпараметри: налаштування, боротьба з перетренуванням
SOFT SKILLS
◉
Аналітичне мислення: дослідницький аналіз, формулювання гіпотез
◉
ML vs аналітика: розуміння підходів, вибір рішень
◉
Розв’язання задач ML: від даних до моделі й продукту
◉
Інтерпретація моделей: зв’язок метрик із бізнес-цілями
◉
Комунікація з non-tech: пояснення рішень, презентація інсайтів
◉
Продуктове мислення: орієнтація на результат, цінність для користувача
◉
Самонавчання: пошук рішень, адаптація до нових задач
ПРОФЕСІЙНИЙ РОЗВИТОК
◉
Практичне застосування ML: розгляд реальних кейсів
◉
Кар’єрний модуль: шляхи розвитку, зарплати, ключові навички
◉
Підготовка резюме та портфоліо для ML-позицій
◉
Поради щодо співбесід і демонстрації навичок
◉
Спільнота і підтримка: для нетворкінгу та обміну досвідом
◉
Рекомендації для подальшого навчання і професійного зростання
У РЕЗУЛЬТАТІ
За 5 тижнів активного навчання ви отримаєте чітку структуру знань і розуміння, із чого почати у ML:
◉
Навчитеся працювати з реальними проєктами, а не лише теорією
◉
Побачите, як машинне навчання застосовується в різних сферах бізнесу
◉
Отримаєте досвід повного циклу ML-проєкту — від ідеї до готової моделі
◉
Зберете знання в логічну систему, щоб почуватися впевнено
◉
Попрактикуєтесь на комплексних завданнях, без шаблонного копіювання
◉
Навчитеся будувати повний ML-пайплайн для реальних задач
◉
Отримаєте готовий проєкт для портфоліо, який підсилить ваше резюме
◉
Зрозумієте, які речі ви можете зробити краще, ніж ChatGPT
Кому підійде цей курс?
-
Початківцям у ML і Data Science
щоб отримати зрозумілу структуру, вивчити базові поняття без складної математики та отримати практичний досвід на реальних проєктах.
-
Аналітикам даних і суміжним фахівцям
щоб систематизувати знання, поглибити розуміння моделей і навчитися будувати повний ML-проєкт для розвитку кар’єри.
-
Айтівцям: розробникам, QA, DevOps
щоб розширити компетенції, отримати інструменти та навички для застосування ML у своїй роботі.
-
Світчерам у ML
щоб спробувати себе в новій галузі без великих витрат часу та грошей.
-
Менеджерам продуктів і проєктів у IT
щоб краще розуміти, як працюють ML-рішення, та ефективніше взаємодіяти з технічними командами.
-
Студентам технічних і аналітичних спеціальностей
щоб отримати практичні навички роботи з даними та моделями машинного навчання.
Для участі в курсі важливо знати основи Python (змінні, типи даних, колекції, імпорт бібліотек). Базове уявлення про Pandas буде додатковим плюсом.
Наші випускники працюють
Ганна Пилєва
-
Senior Machine Learning Engineer, Consultant
-
Засновниця та CEO Data Loves Academy
-
Викладачка та авторка курсів
-
Найбільша Data Science-блогерка України
-
Сертифікована консультантка з працевлаштування
-
9 років в IT
в українських і міжнародних компаніях: N-iX, EVO.company (Prom.ua), Parimatch Tech, GroupBy, Proxet
-
15+ ML-проєктів
від ідеї до продакшну
-
600 випускників
програм з програмування та Data Science за 5 років викладання
-
42 000+ підписників
сумарна аудиторія як Data Science-блогерки
Програма курсу
Модуль 1. Світ машинного навчання
3 лекції ·
-
Вступ
-
Навігація у світі методів машинного навчання
-
Google Colab
Модуль 2. Інструменти для роботи з машинним навчанням
2 лекції ·
-
Дослідницький аналіз даних з Python (EDA) 1
-
Дослідницький аналіз даних з Python (EDA) 2
Модуль 3. Задача прогнозування, дослідницький аналіз даних і лінійна регресія
4 лекції ·
-
Вступ до лінійної регресії та підходу до навчання моделей в ML
-
Лінійна регресія багатьох змінних
-
Як додати категоріальні характеристики в модель
-
Масштабування ознак, виявлення важливості ознак. Загальний підхід до розвʼязку ML задачі
Модуль 4. Задача класифікації. Логістична регресія
4 лекції ·
-
Вступ до задач класифікації
-
EDA для даних для бінарної класифікації
-
Заповнення пропущених числових значень. Масштабування даних з MinMaxScaler. One hot encoding зі sklearn
-
Навчання логістичної регресії зі sklearn
Модуль 5. Дерева ухвалення рішень. Ансамблі
4 лекції ·
-
Вступ до дерев ухвалення рішень
-
Як будується дерево ухвалення рішень та гіперпараметри дерева
-
Random Forest — опис і використання методу. Тюнинг гіперпараметрів
-
Загальний підхід до налаштування гіперпараметрів та передбачення на нових даних
Модуль 6. Життя моделі після тренування. MLOps. Streamlit
4 лекції ·
-
Вступ до MLOps
-
Що необхідно врахувати після готовності моделі
-
Способи розгортання ML моделі
-
Практичний гайд з деплою ML-моделі на Streamlit
Модуль 7. Фінальний проєкт на побудову і деплоймент ML-рішення
·
-
Побудова ML-рішення для портфоліо
Модуль 8. Подальший розвиток у ML: можливості та ресурси
2 лекції ·
-
Ролі та напрями в ML: що обрати після основ
-
Ресурси для росту: де і як ефективно вчитись далі
Вебінар «Кар'єра в Machine Learning/Data Science: як увійти в індустрію і отримати першу роботу»
· 14.10.2025
Розклад
Тривалість: 5 тижнів
- Навантаження:8-12 годин/тиждень
- Доступ: 2 роки
Оберіть найкращу програму для себе
Нагадати про старт курсу
Ранні ціни зі знижкою -20% діють до 12.08 включно
Спосіб оплати на вибір: вся сума одразу або оплата частинами.
Залиште заявку
Ми зв’яжемось з вами та допоможемо визначитись, чи цей курс вам підходить.
Питання-відповіді
Що таке курс-upskill?
Такі курси дають змогу залишатися конкурентними на ринку праці, ефективніше розв'язувати складні робочі задачі, впроваджувати нові рішення в команді або перейти до складнішої ролі в межах своєї спеціалізації.
Це повний курс про ML?
Чи підходить курс для людей, які не мають технічного бекграунду?
Водночас, якщо ви маєте сильну мотивацію, готові приділяти час додатковому вивченню матеріалів і не боїтеся викликів — курс може стати хорошим стартом для переходу в технічну сферу.
Які потрібні мінімальні навички для навчання?
◉ важливо знати основи програмування на Python (поняття змінні, типи даних, колекцій, імпорти бібліотек);
◉ бажано (але не обов’язково) мати мінімальний досвід з Pandas.
Наявність цих навичок значно полегшить навчання. Проте не хвилюйтеся, якщо щось ви поки знаєте не на 100%. Курс побудований так, щоб поступово вводити вас у тему й допомогти розібратися навіть без багатого технічного бекграунду.
Чи підійде курс, якщо я ще не впевнено володію Python?
◉ Програмування для всіх: основи Python
◉ Python: Структури даних
◉ Основи програмування CS50
Долучитися до курсу можна навіть без глибокого досвіду, головне — бажання вчитися.
Чи потрібно знати математику?
Усі потрібні поняття авторка пояснює простою мовою в процесі навчання, а складне — спрощує до прикладного рівня. Фокус програми — не на теорії, а на тому, щоб ви зрозуміли, як це працює на практиці.
5 тижнів — чи не замало для такої теми?
Проте важливо розуміти, що це стартовий курс, створений, щоб дати вам базове розуміння машинного навчання і допомогти вирішити, чи хочете ви розвиватись у цій сфері далі.
Що я зможу робити після проходження курсу?
Чи буде в мене проєкт, який я зможу додати до портфоліо?
Якою мовою викладається курс?
Як проходить навчання?
Матеріали нового навчального модуля відкриваються щотижня.
Чи будуть записи вебінарів?
Скільки часу матеріали курсу будуть доступні після його завершення?
Чи можливо відмовитись від курсу? Які правила повернення коштів?
Процедура повернення коштів займає 30 календарних днів з моменту схвалення заявки. Щоб уникнути зловживань з боку слухачів, ми залишаємо за собою право обмежити або відхилити запити на повернення коштів у випадках, коли:
◉ Значна частина курсу була використана або завантажена студентом до того, як було оформлено заявку на повернення коштів
◉ Студент подав кілька запитів на повернення коштів за один і той самий курс
◉ Студент вимагає повернути зайву суму
◉ Користувачі порушили Умови або Правила платформи
Не знайшли відповідь?
Центр допомоги