Курс на Stepik
Обложка курса « Data Science: с нуля до проектов» на Stepik
990 ₽

Data Science: с нуля до проектов ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

🔍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 до проектов»Учеников на курсе 93
Сертификаты, выданные на курсе « Data Science: с нуля до проектов»Сертификатов выдано 18
Отзывы о курсе « Data Science: с нуля до проектов»Отзывов получено 3
Рейтинг курса « Data Science: с нуля до проектов»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе « Data Science: с нуля до проектов»Количество уроков 46
Тесты в курсе « Data Science: с нуля до проектов»Количество квизов 282
Задачи с кодом в курсе « Data Science: с нуля до проектов»Количество задач с кодом 14
Время прохождения курса « Data Science: с нуля до проектов»Время прохождения курса —
Стоимость курса « Data Science: с нуля до проектов»Стоимость курса 990 ₽ —
Обновления курса « Data Science: с нуля до проектов»Обновления курса — —
Дата публикации курса « Data Science: с нуля до проектов»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса « Data Science: с нуля до проектов»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе « Data Science: с нуля до проектов» 8 разделов Уроки в курсе « Data Science: с нуля до проектов» 46 уроков Тесты в курсе « Data Science: с нуля до проектов» 282 теста Задачи в курсе « Data Science: с нуля до проектов» 14 задач Время прохождения курса « Data Science: с нуля до проектов» 7 ч. Последнее обновление курса « Data Science: с нуля до проектов» обн. 1 августа 2026

🌟Введение

5 уроков
1. 📌Что такое Data science ↗
2. 🚀 Зачем учить Data Science сегодня? ↗
3. 🎯Что нужно уметь для старта? ↗
4. 💻Jupyter, Google Colab ↗
5. 😄Юмор от ChatGPT ↗

🐍Основы Python для Data Science

5 уроков
1. 👋 Привет,Python! ↗
2. 📚Коллекции python ↗
3. 🧠 Логика и Циклы ↗
4. 🧼 Функции Python ↗
5. ✨ Суперсила библиотек ↗

📈Математика для Data Scientists

5 уроков
1. ⚠️Введение математика ↗
2. 🔺Линейная Алгебра ↗
3. 📊Статистика ↗
4. 🎲Теория вероятностей ↗
5. ♾️Математический анализ ↗

🗂️ Работа с данными и EDA

3 урока
1. 🐼Pandas + визуализация ↗
2. 🧹Пропуски, типы данных ↗
3. 🔧Практическое задание №1 ↗

🌪️Введение в машинное обучение

9 уроков
1. 📌 Что такое машинное обучение? ↗
2. 📦 Общий pipeline ML-задачи ↗
3. 📉 Линейная регрессия ↗
4. 🌀 Градиентный спуск ↗
5. 🧠 Классификация: логистическая регрессия ↗
6. ❗ Переобучение и недообучение ↗
7. 🧪Метрики качества моделей ↗
8. 🧼Нормализация + кодирование ↗
9. 🔧Практическое задание №2 ↗

💲Продвинутое машинное обучение

11 уроков
1. 🌳Решающие деревья ↗
2. ⚡ Бустинг и его модификации ↗
3. 🎛️Тюнинг моделей ↗
4. 🎨Кластеризация ↗
5. 🏗️Стэкинг + блендинг ↗
6. 🧨Интерпретация моделей ↗
7. 🧬Снижение размерности ↗
8. 🧩Многоклассовая классификация ↗
9. 📚NLP ↗
10. 🤖AUTOML ↗
11. 🔧Практическое задание №3 ↗

🔰 Соревнование на Kaggle

2 урока
1. 💼 Введение в Kaggle ↗
2. 🔥 Соревнование ↗

🎓Финальный модуль

6 уроков
1. 🌌 Вопросы с собеседований ↗
2. 🤝 Сборка портфолио ↗
3. 📬 Гайд по резюме ↗
4. 🌍 Где искать проекты, соревнования, фриланс ↗
5. 💼 Как рассказать о себе и пройти интервью ↗
6. 🌠 Заключение ↗