Обработка табличных данных – одно из ключевых направлений машинного обучения. В большинстве реальных задач данные представлены в виде таблиц: это могут быть банковские транзакции, медицинские показатели пациентов, информация о недвижимости, данные о продажах и многое другое.

Этот курс поможет вам разобраться в основных подходах к анализу табличных данных, а также понять, когда использовать классические ML-алгоритмы, а когда – нейросетевые модели.

Мы рассмотрим полный процесс работы с табличными данными – от подготовки данных до выбора и автоматизации моделей машинного обучения. При этом курс построен в формате обзорного материала, без сложных математических выкладок и программирования.

После прохождения курса вы получите цельное представление о том, как работает машинное обучение с табличными данными, какие алгоритмы лучше применять в разных случаях и как современные технологии AutoML помогают автоматизировать этот процесс.