Курс на Stepik
Обложка курса «Data Science» на Stepik
Бесплатно

Data Science 4.784

Открыть на
STEPIK.ORG

Раскрывая увлекательную вселенную Data Science, погрузитесь в мир анализа данных, машинного обучения и визуализации результатов с помощью интерактивной среды Jupyter Notebooks. На этом курсе Вы освоите самые востребованные инструменты и техники Data Science, чтобы трансформировать сырые данные в ценные инсайты. Используя Python и библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn, Вы научитесь собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, а также находить скрытые закономерности.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Science»Учеников на курсе 3 088
Сертификаты, выданные на курсе «Data Science»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Data Science»Отзывов получено 37
Рейтинг курса «Data Science»Рейтинг курса 4.784
Уроки в курсе «Data Science»Количество уроков 21
Тесты в курсе «Data Science»Количество квизов 22
Время прохождения курса «Data Science»Время прохождения курса
Обновления курса «Data Science»Обновления курса
Дата публикации курса «Data Science»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Data Science»Последнее обновление
Сложность easy
4.784
из 5
37 отзывов
★★★★★
33
★★★★
2
★★★
1
★★
0
1
Маслюк Богдан Олегович
Маслюк Богдан Олегович
1 месяц назад

Замечательный курс для старта в этой области. Спасибо огромное автору! Мне, как врачу-биохимику, курс оказался самым подходящим для общего ознакомления, чтобы продолжать развивать свои исследовательские компетенции в этой области)

Ответ
автора
Александр Бойцов
Александр Бойцов
17 июля 2026

Благодарю за доверие и высокую оценку! Ваш комментарий как врача-биохимика — лучшая награда за работу. Рад, что курс помог систематизировать общую картину. Удачи в исследованиях и дальнейших успехов!

Роман Окатов
Роман Окатов
2 месяца назад

Отличный курс! Спасибо автору за обратную связь в комментариях. Желаю дальнейшего развития этого курса и удачи всем!

Тарас Мартынов
Тарас Мартынов
2 месяца назад

Просто автору за труд!

Александр Калмыков
Александр Калмыков
3 месяца назад

Отличный курс для погружения в Data Science. Понравилось, что упор сделан на практику: сразу работаешь с реальными данными в Jupyter Notebooks, строишь модели, визуализируешь результаты. Теория подаётся лаконично и только то, что нужно для решения задач Даже если у вас нет опыта в статистике или продвинутого программирования, не переживайте - всё объясняют с нуля, но при этом не разжёвывают очевидное

Зиёев Ахрор
Зиёев Ахрор
3 месяца назад

Хорошо мне понравилось.

Sergey Vasilyev
Sergey Vasilyev
6 месяцев назад

Классный вводный курс!

Doniyorbek Karimov
Doniyorbek Karimov
6 месяцев назад

Теория норм но практики мало, в целом курс хороший

Сергей Кожевников
Сергей Кожевников
7 месяцев назад

Великолепный курс. К прохождению рекомендую. Краткие понятные объяснения по теории и готовые работающие модели. Бери, настраивай под конкретные задачи и получай результаты. Автору курса огромное спасибо и благодарность за подготовленные и предоставленные учебные материалы.

Сергей Гарданзари
Сергей Гарданзари
9 месяцев назад

Сильный курс, прошел на одном дыхании!!! Было очень интересно, поработал с машинным обучением, и теперь готов рваться в бой! Информация подается качественно и достаточно понятно! Выбирал курс по своему направлению! Всех благ и милых пушистых котят!!!

Ответ
автора
Александр Бойцов
Александр Бойцов
1 год назад

Большое спасибо за такую яркую обратную связь и 5 звёзд! Очень приятно, что курс оказался для вас и сильным, и увлекательным, и главное — дал вам уверенность для практики («готов рваться в бой»). Желаю вам больших успехов в машинном обучении и реализации всех идей! И спасибо за тёплое пожелание в конце — взаимно! 😊

Евгений Ненашев
Евгений Ненашев
10 месяцев назад

Довольно информативный курс. Узнал много нового. Спасибо!

Ответ
автора
Александр Бойцов
Александр Бойцов
1 год назад

Спасибо вам за отзыв и оценку 5/5! Очень приятно слышать, что курс был информативным и дал вам новые знания. Это именно та цель, ради которой он создавался. Желаю не останавливаться на достигнутом!