Курс на Stepik
Обложка курса «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition» на Stepik
Бесплатно

Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Хватит бояться формул как соло Мальмстина! Объясню «на пальцах» с юмором и музыкальным сопровождением. Только реальные примеры из моей практики (акцент сделаем на скоринге, оттоке и кластеризации клиентов)! Сетап: 🎸 Python 3.12+ (твой строй Drop C) 🥁 Pandas 3.0+ (двойная бочка обработки данных) 🎤 Google Colab (наша репетиционная база в "облаке") Результат: ты запишешь свой первый хит в аналитике. У тебя обязательно получится! Per aspera ad astra🤘

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Учеников на курсе 7
Сертификаты, выданные на курсе «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Количество уроков 19
Тесты в курсе «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Количество квизов 119
Обновления курса «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Обновления курса
Дата публикации курса «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Data Science на "пальцах". Rock & Metal Edition»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • 🤘 Писать код на Python для анализа данных — освоишь базовые риффы, с которых начинается любое соло в Data Science
  • 🥁 Работать с данными в Pandas 3.0+ — загружать, фильтровать, группировать и крушить датасеты как двойная бочка
  • 🎸 Визуализировать данные — рисовать линейные графики, гистограммы и heatmap, чтобы увидеть рисунок риффа в хаосе цифр
  • 🎤 Строить модели регрессии — предсказывать числа точнее, чем барабанщик попадает в темп
  • ⚡ Создавать модели классификации для кредитного клиента — отделять «хороших» заёмщиков от «плохих» быстрее, чем тремоло-пикинг
  • 🐋 Применять кластеризацию для сегментации клиентов — разбивать толпу фанатов на верных металхэдов, сочувствующих и случайных прохожих
  • 👹 Использовать графы для детекции мошенников — находить связи в тёмном подполье транзакций как в текстах дэт-метала
  • 🔥 Собирать полный ML-пайплайн — от загрузки сырых данных до готового предсказания, как от настройки гитары до записи альбома
  • 🗣️ Объяснять результаты модели простым языком — переводить с машинного на человеческий без бубнежа и заумных терминов

О курсе

Хватит бояться формул как соло Мальмстина! Объясню «на пальцах» с юмором и музыкальным сопровождением. Только реальные примеры из моей практики (акцент сделаем на скоринге, оттоке и кластеризации клиентов)! Сетап: 🎸 Python 3.12+ (твой строй Drop C) 🥁 Pandas 3.0+ (двойная бочка обработки данных) 🎤 Google Colab (наша репетиционная база в "облаке") Результат: ты запишешь свой первый хит в аналитике. У тебя обязательно получится! Per aspera ad astra🤘

Для кого этот курс

• Абсолютные новички в Data Science и программировании — те, кто впервые берёт в руки гитару и хочет сыграть свой первый рифф • Студенты, которые хотят войти в IT через DS — прорваться в VIP-зону через служебный вход • Сотрудники банков, желающие понять, как работают модели — увидеть, что под капотом у скорингового монстра • Аналитики, которые хотят вырасти в Data Science — добавить перегруз к своим отчётам • Предприниматели, желающие разобраться в возможностях ML — чтобы не верить на слово «магам» от аналитики • Все, кто устал от сложных объяснений и хочет «на пальцах» — мы играем по табам, а не по нотам консерватории 👹 НЕ ПОДОЙДЁТ, ЕСЛИ: • Вы уже строите модели в продакшене и пилите соло на уровне Даймбэга Даррелла — для вас готовится курс Pro, это пока разогрев • Вы ищете «волшебную таблетку» без практики — здесь придётся пахать, как на репетиции перед туром • Вы не готовы писать код (даже в Colab) — без инструмента на сцену не выпускаем, даже на разогреве

Начальные требования

• Python — не требуется, научу с нуля. Приходи хоть с пустым сет-листом, первый рифф покажу.
• Математика — базового уровня достаточно. Никакого матана с консерваторскими нотными станами, только простые аккорды.
• Компьютер — любой, лишь бы тянул браузер и твою жажду знаний.
• Браузер — Chrome, Firefox или Safari. Это наш портал в Google Colab.
• Мотивация — желание разобраться, а не просто поглазеть. Как на репетиции: смотришь — учись, отвлекаешься — мимо сцены.

Преподаватели курса

Как проходит обучение

🥁 ФОРМАТ УРОКОВ:
• Текст с юмором и жизненными аналогиями 
• Скриншоты кода с комментариями — как табулатура, всё по нотам
• Google Colab для практики — подключайся и играй
• Квизы для самопроверки — контрольный саундчек

⚡ Срок прохождения: в своём темпе. Рекомендую 4-5 часов в неделю — как одна хорошая репетиция. Хочешь быстрее? Гони в темпе бласт-бита! Медленнее? Играй дум-метал, главное — не останавливайся.

Что вы получите

  • ✅ Навыки работы с Python 3.12+ и Pandas 3.0+ для анализа данных — освоишь инструмент, как верный Gibson Les Paul
  • ✅ Понимание полного ML-пайплайна — от загрузки сырых данных до готовой модели, как от настройки гитары до записи трека
  • ✅ Уверенность для перехода к продвинутым курсам — после этого сета можно выходить на разогрев к хедлайнерам
  • ✅ Доступ к Telegram-каналу с бонусами и чек-листами — эксклюзивный бэкстейдж и райдер от преподавателя
  • ✅ Сообщество учащихся для обсуждения и помощи — твоя банда единомышленников, с которыми можно запилить совместный джем
  • ✅ Шаблоны кода для будущих проектов — готовые риффы, которые сэкономят время на саундчеке.

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям