Сколько стоит курс «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»?

Стоимость курса составляет 1183.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»?

Прохождение курса «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML» занимает примерно 8 часов.

Какой рейтинг у курса «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 1 отзывов. На курсе обучается 153 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 6 учеников получили сертификат (3.9% завершаемость).

Где можно пройти курс «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/290215.

Курс на Stepik

Обложка курса «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML» на Stepik

Data Science на Python: анализ, визуализация и ML ★ 5.000

Name: Data Science на Python: анализ, визуализация и ML
Price: 1183.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (1 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Полноценный практический путь в Data Science с нуля. Вы изучите NumPy, Pandas, визуализацию данных, математику для ML и классическое машинное обучение на Scikit-learn. Научитесь анализировать данные, строить графики, обучать модели и участвовать в Kaggle-соревнованиях.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	153
Сертификатов выдано	6
Отзывов получено	1
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	47
Количество квизов	278
Время прохождения курса	8 ч.	—
Стоимость курса	1 690 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	3 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	13 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»

10 разделов Уроки в курсе «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»

47 уроков Тесты в курсе «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»

278 тестов Время прохождения курса «Data Science на Python: анализ, визуализация и ML»

8 ч.

обн. 13 августа 2026

Вступление

3 урока

1. О курсе ↗

2. Устанавливаем Python ↗

3. Настраиваем VS Code Studio ↗

NumPy — числа и массивы

5 уроков

1. Зачем NumPy и как он работает внутри ↗

2. Создание массивов, индексация, срезы ↗

3. Операции над массивами — векторизация вместо циклов ↗

4. Математические и статистические функции ↗

5. Работа с многомерными массивами ↗

Pandas — работа с таблицами

9 уроков

1. DataFrame и Series — главные объекты Pandas ↗

2. Загрузка данных: CSV, Excel, JSON, SQL ↗

3. Индексация: loc, iloc и условный отбор ↗

4. Очистка данных — пропуски, дубликаты, типы ↗

5. Преобразование данных — apply, map, lambda ↗

6. Группировка: groupby и агрегация ↗

7. Объединение таблиц: merge, concat, join ↗

8. Работа со временными рядами ↗

9. Эксплораторный анализ (EDA) — методика и подход ↗

Визуализация данных

5 уроков

1. Matplotlib — основы и анатомия графика ↗

2. Типы графиков: линии, столбцы, scatter, гистограммы ↗

3. Настройка стиля, цветов, аннотаций ↗

4. Seaborn — красивая статистическая визуализация ↗

5. Plotly — интерактивные графики ↗

EDA — разведочный анализ

2 урока

1. Методика EDA — как подходить к новому датасету ↗

2. Статистика в EDA: распределения, корреляция, выбросы ↗

Математика для ML

3 урока

1. Линейная алгебра для ML: матрицы, умножение, нормы ↗

2. Теория вероятностей — минимум для ML ↗

3. Градиентный спуск — интуиция, формулы и код ↗

Подготовка данных для ML

4 урока

1. Кодирование категориальных признаков: OHE, Label,Target Encoding ↗

2. Нормализация и масштабирование: StandardScaler, MinMaxScaler ↗

3. Feature Engineering — создаём новые признаки вручную ↗

4. Несбалансированные классы: SMOTE, веса классов, стратегия ↗

Scikit-learn — классический ML

9 уроков

1. ML-пайплайн от данных до предсказания + разбивка train/test ↗

2. Кросс-валидация — надёжная оценка качества модели ↗

3. Линейная регрессия — от уравнения к sklearn ↗

4. Логистическая регрессия — классификация и вероятности ↗

5. Деревья решений — как работают и где ошибаются ↗

6. Случайный лес — бэггинг и ансамблевые методы ↗

7. Метрики качества: accuracy, precision, recall, F1, RMSE ↗

8. Отбор признаков и важность фичей (feature importance) ↗

9. Pipelines в sklearn — чистый пайплайн от A до Z ↗

Продвинутые темы

5 уроков

1. XGBoost — градиентный бустинг в деталях ↗

2. LightGBM — быстрый и точный бустинг ↗

3. Настройка гиперпараметров: GridSearch и Optuna ↗

4. Объяснимость моделей — SHAP и interpretability ↗

5. Kaggle — стратегия участия и первый сабмит ↗

Заключение

2 урока

1. Полезные материалы ↗

2. Финальный урок ↗