Курс Программирование на Python: ООП и введение в машинное обучение

Курс «Программирование на Python: ООП и введение в машинное обучение» предназначен для тех, кто хочет перейти от базового уровня Python к продвинутым темам: объектно-ориентированному программированию (ООП) и основам машинного обучения (ML).

Вы научитесь создавать сложные программы, используя принципы ООП, а затем погрузитесь в мир ML — от простых алгоритмов до построения предсказательных моделей. Курс сочетает теорию с практикой: вы будете писать код для реальных задач, работать с популярными библиотеками (NumPy, Pandas, scikit-learn) и реализовывать ML-проекты «с нуля».

Цель курса

• Освоить принципы ООП: классы, объекты, наследование, инкапсуляция, полиморфизм.

• Научиться применять ООП для создания модульных и масштабируемых приложений.

• Научиться использовать библиотеки scikit-learn и Pandas для решения задач

Аудитория

• Начинающие разработчики Python, желающие углубить знания в ООП.

• Аналитики данных, стремящиеся освоить основы ML.

• Студенты технических специальностей, планирующие карьеру в Data Science.

• Инженеры и IT-специалисты, которые хотят автоматизировать задачи или перейти в ML-сферу.

После окончания курса выпускники будут:

• Создавать классы и объекты для структурирования кода.

• Использовать наследование и полиморфизм для оптимизации архитектуры программ.

• Разрабатывать GUI-приложения (например, на Tkinter) с применением ООП.

• Подготавливать данные: обработка пропусков, нормализация, кодирование категориальных признаков.

• Строить и тестировать модели для прогнозирования и классификации.

• Визуализировать результаты с помощью Matplotlib/Seaborn.

• Интерпретировать метрики качества (точность, F1-score, ROC-кривые).

• Работать с Jupyter Notebook, Git, виртуальными окружениями.

• Использовать Pandas для анализа данных и scikit-learn для реализации ML-алгоритмов.

Предварительная подготовка

Для комфортного обучения необходимы:

• Базовый уровень Python

• Знания в рамках курса Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс

• Базовые знания статистики (среднее, медиана) — будут плюсом.

Желательно:

• Знакомство с библиотекой NumPy — для ускорения работы в ML-блоке.

Опыт в ООП или ML не требуется — курс стартует с объяснения основ!

Курс превратит вас из новичка в уверенного разработчика, способного создавать сложные программы на Python и решать задачи машинного обучения. Вы получите фундамент для старта в Data Science, разработке ПО или автоматизации бизнес-процессов.