Курс на Stepik
Обложка курса «Data Science с Глебом Михайловым» на Stepik
2 970 ₽

Data Science с Глебом Михайловым 4.970

Открыть на
STEPIK.ORG

🏆Победитель Stepik Awards в номинации "Прорыв года"🏆 Практический видео-курс по основам data science. Никакой математики, никакой теории, только примеры решения реальных задач c помощью pandas и CatBoost. Вводная часть курса по python и pandas для анализа данных доступна бесплатно!🔥

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Science с Глебом Михайловым»Учеников на курсе 3 288
Сертификаты, выданные на курсе «Data Science с Глебом Михайловым»Сертификатов выдано 820
Отзывы о курсе «Data Science с Глебом Михайловым»Отзывов получено 199
Рейтинг курса «Data Science с Глебом Михайловым»Рейтинг курса 4.970
Уроки в курсе «Data Science с Глебом Михайловым»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Data Science с Глебом Михайловым»Количество квизов 1
Время прохождения курса «Data Science с Глебом Михайловым»Время прохождения курса
Стоимость курса «Data Science с Глебом Михайловым»Стоимость курса 2 970 ₽
Обновления курса «Data Science с Глебом Михайловым»Обновления курса
Дата публикации курса «Data Science с Глебом Михайловым»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Data Science с Глебом Михайловым»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Science с Глебом Михайловым» 5 разделов Уроки в курсе «Data Science с Глебом Михайловым» 15 уроков Тесты в курсе «Data Science с Глебом Михайловым» 1 тест Время прохождения курса «Data Science с Глебом Михайловым» 15 ч. Последнее обновление курса «Data Science с Глебом Михайловым» обн. 1 год назад

Вступление

1 урок
1. Как смотреть курс

Python и Pandas

4 урока
1. Python ч.1
2. Python ч.2
3. Pandas ч.1
4. Pandas ч.2

Регрессия

3 урока
1. Человеческое обучение
2. Машинное обучение
3. Анализ модели

Классификация

4 урока
1. Классификация ч.1
2. Классификация ч.2
3. Метрики классификации ч.1
4. Метрики классификации ч.2

Заключение

3 урока
1. Полезные фишечки
2. Практика на Kaggle [Leopard Challenge]
3. Дополнительные вебинары в рамках курса