Курс починається з основ data science. Слухачі зрозуміють різницю між штучним інтелектом та машинним навчанням. Вони навчаться працювати з NumPy для числових обчислень та Pandas для аналізу даних. Також курс охоплює візуалізацію даних - це допомагає знаходити закономірності та робити висновки.
Другий блок присвячений оцінці моделей та метрикам якості. Слухачі вивчать лінійну та поліноміальну регресію, дерева рішень та випадковий ліс. Курс охоплює сучасні алгоритми бустінгу - XGBoost, LightGBM та CatBoost. Також розглядається навчання без вчителя, робота з ознаками, NLP та аналіз часових рядів.
Завершальна частина курсу знайомить з нейронними мережами. Слухачі навчаться працювати з фреймворком PyTorch. Курс покаже застосування глибокого навчання для обробки природної мови та комп'ютерного зору. Це включає класифікацію текстів, аналіз зображень та розпізнавання об'єктів.
На курсі проводяться живі заняття з реальними завданнями. Слухачі виконують курсовий проект та отримують регулярний зворотний зв'язок. Після успішного завершення видається сертифікат. Кошти можна повернути протягом 7 днів від початку навчання.