Чему вы научитесь
- 🧠 Понимать, что происходит “под капотом” при анализе данных, а не просто вызывать функции
- 📓 Уверенно читать и разбирать Jupyter-ноутбуки и статьи по Data Science
- 📊 Осмысленно применять NumPy, Pandas и Matplotlib для анализа и визуализации данных
- 📐 Понимать статистический смысл линейной регрессии, а не воспринимать её как чёрный ящик
- 🧪 Отличать корректные статистические выводы от ошибочных интерпретаций
- 🚀 Уверенно двигаться дальше — в машинное обучение или продвинутую статистику
О курсе
Осмысленный старт с NumPy, Pandas, Matplotlib и линейной регрессией 🚀
Для кого этот курс
- Тем, кто начинает путь в Data Science и хочет прочный фундамент
- Аналитикам и специалистам смежных областей, которым не хватает статистического понимания
- программистам, которые хотят разобраться в анализе данных
- студентам, изучающим машинное обучение и статистику;
- всем, кто устал от курсов «без объяснений» и хочет понимать, почему всё работает именно так.
❗ Курс не ориентирован на автопроверяемые задачи и интенсивную практику — его цель дать понятную и логичную картину анализа данных.
Начальные требования
Необходимо понимание основ Python. Перед прохождением рекомендую пройти курсы:
Python c нуля до уверенного кода
Pandas для аналитика
Преподаватели курса
113
Как проходит обучение
Курс в основном теоретический.
Каждый блок состоит из:
-
подробных теоретических объяснений;
-
интуитивных примеров;
-
Jupyter-ноутбука в конце блока с готовым кодом и развёрнутыми комментариями.
Ноутбуки можно запускать, изучать, изменять и использовать как основу для собственных экспериментов.
Это формат, максимально близкий к тому, как реально работают аналитики и data scientists.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 3 учеников получили сертификат.