Курс на Stepik
Обложка курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих» на Stepik
690 ₽

Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

🎓 Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих Освой Data Science с нуля! 🔍 Ты пройдёшь весь путь — от основ Python и анализа данных до построения моделей машинного обучения. 📊 Теория объясняется просто и наглядно. 💻 Практика — на реальных задачах, с пошаговыми инструкциями и кодом. 🚀 Подходит для новичков. 📈 Полезен для старта карьеры в аналитике и IT. 💡 После курса у тебя будет портфолио проектов и уверенность в своих знаниях!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Учеников на курсе 74
Сертификаты, выданные на курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Сертификатов выдано 14
Отзывы о курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Количество уроков 46
Тесты в курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Количество квизов 282
Задачи с кодом в курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Количество задач с кодом 14
Время прохождения курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Стоимость курса 690 ₽ —
Обновления курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих» 8 разделов Уроки в курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих» 46 уроков Тесты в курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих» 282 теста Задачи в курсе «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих» 14 задач Время прохождения курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих» 7 ч. Последнее обновление курса «Data Science с нуля: Python и машинное обучение для начинающих» обн. 21 апреля 2026

1. 🌟Введение

5 уроков
Открытый
1.1 📌Что такое Data science ↗
902
414
4м 55с
7
Закрытый
1.2 🚀 Зачем учить Data Science сегодня? ↗
451
412
2м 54с
8
Закрытый
1.3 🎯Что нужно уметь для старта? ↗
52
50
2м 50с
1
Закрытый
1.4 💻Jupyter, Google Colab ↗
51
49
2м 54с
1
Закрытый
1.5 😄Юмор от ChatGPT ↗
50
50
2м 35с
1

2. 🐍Основы Python для Data Science

5 уроков
Закрытый
2.1 👋 Привет,Python! ↗
51
37
16м 33с
-1
Закрытый
2.2 📚Коллекции python ↗
42
34
16м 5с
2
Закрытый
2.3 🧠 Логика и Циклы ↗
35
26
23м 25с
2
Закрытый
2.4 🧼 Функции Python ↗
36
25
14м 0с
1
Закрытый
2.5 ✨ Суперсила библиотек ↗
35
33
2м 19с
1

3. 📈Математика для Data Scientists

5 уроков
Закрытый
3.1 ⚠️Введение математика ↗
42
35
2м 11с
1
Закрытый
3.2 🔺Линейная Алгебра ↗
41
29
19м 35с
1
Закрытый
3.3 📊Статистика ↗
34
22
25м 46с
1
Закрытый
3.4 🎲Теория вероятностей ↗
27
15
28м 44с
1
Закрытый
3.5 ♾️Математический анализ ↗
28
13
15м 56с
1

4. 🗂️ Работа с данными и EDA

3 урока
Закрытый
4.1 🐼Pandas + визуализация ↗
25
15
17м 45с
1
Закрытый
4.2 🧹Пропуски, типы данных ↗
20
17
21м 52с
1
Закрытый
4.3 🔧Практическое задание №1 ↗
20
14
16м 50с
1

5. 🌪️Введение в машинное обучение

9 уроков
Закрытый
5.1 📌 Что такое машинное обучение? ↗
20
14
6м 12с
1
Закрытый
5.2 📦 Общий pipeline ML-задачи ↗
17
16
3м 26с
1
Закрытый
5.3 📉 Линейная регрессия ↗
18
15
7м 14с
1
Закрытый
5.4 🌀 Градиентный спуск ↗
248
170
6м 59с
6
Закрытый
5.5 🧠 Классификация: логистическая регрессия ↗
19
14
17м 56с
1
Закрытый
5.6 ❗ Переобучение и недообучение ↗
16
13
14м 20с
1
Закрытый
5.7 🧪Метрики качества моделей ↗
15
13
12м 15с
1
Закрытый
5.8 🧼Нормализация + кодирование ↗
17
14
8м 5с
1
Закрытый
5.9 🔧Практическое задание №2 ↗
17
9
13м 10с
1

6. 💲Продвинутое машинное обучение

11 уроков
Закрытый
6.1 🌳Решающие деревья ↗
16
12
14м 11с
1
Закрытый
6.2 ⚡ Бустинг и его модификации ↗
15
11
8м 56с
1
Закрытый
6.3 🎛️Тюнинг моделей ↗
15
10
25м 3с
1
Закрытый
6.4 🎨Кластеризация ↗
11
7
4м 27с
1
Закрытый
6.5 🏗️Стэкинг + блендинг ↗
10
7
6м 45с
1
Закрытый
6.6 🧨Интерпретация моделей ↗
9
5
-
1
Закрытый
6.7 🧬Снижение размерности ↗
8
4
-
1
Закрытый
6.8 🧩Многоклассовая классификация ↗
7
5
-
1
Закрытый
6.9 📚NLP ↗
8
5
-
1
Закрытый
6.10 🤖AUTOML ↗
9
4
-
1
Закрытый
6.11 🔧Практическое задание №3 ↗
9
4
-
1

7. 🔰 Соревнование на Kaggle

2 урока
Закрытый
7.1 💼 Введение в Kaggle ↗
8
4
-
1
Закрытый
7.2 🔥 Соревнование ↗
8
1
-
1

8. 🎓Финальный модуль

6 уроков
Закрытый
8.1 🌌 Вопросы с собеседований ↗
11
3
0м 21с
1
Закрытый
8.2 🤝 Сборка портфолио ↗
8
8
-
1
Закрытый
8.3 📬 Гайд по резюме ↗
9
9
-
1
Закрытый
8.4 🌍 Где искать проекты, соревнования, фриланс ↗
7
7
-
1
Закрытый
8.5 💼 Как рассказать о себе и пройти интервью ↗
6
6
-
1
Закрытый
8.6 🌠 Заключение ↗
7
7
-
1