Курс на Stepik
Обложка курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.» на Stepik
1 499 ₽

DataScience доступным языком. С 0 до специалиста. ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по Data Science с нуля до уровня junior. Освоите Python, pandas, SQL, машинное обучение (регрессия, классификация, ансамбли, бустинг), обработку текста и изображений. Много практики без «воды»: реальные проекты, работающая модель-сервис и готовое портфолио на GitHub. В конце — подготовка к собеседованию и трудоустройству.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Учеников на курсе 1
Сертификаты, выданные на курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Количество уроков 48
Тесты в курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Количество квизов 110
Стоимость курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Стоимость курса 1 499 ₽ —
Обновления курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Обновления курса — —
Дата публикации курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Настраивать рабочее окружение дата-сайентиста (Python, VS Code, виртуальное окружение)
  • Обрабатывать и анализировать данные с помощью pandas и NumPy
  • Писать SQL-запросы для выборки и агрегации данных
  • Проводить разведочный анализ данных (EDA) и визуализацию
  • Применять статистику и проверять гипотезы, проводить A/B-тесты
  • Строить модели машинного обучения: регрессию, классификацию, кластеризацию
  • Использовать ансамбли и градиентный бустинг (Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost)
  • Оценивать качество моделей правильными метриками и бороться с переобучением
  • Работать с текстом (NLP) и изображениями (компьютерное зрение)
  • Разворачивать модели как веб-сервис (FastAPI, Streamlit) и деплоить в облако
  • Оформлять проекты в портфолио на GitHub и проходить технические собеседования

О курсе

Практический курс по Data Science с нуля до уровня junior. Освоите Python, pandas, SQL, машинное обучение (регрессия, классификация, ансамбли, бустинг), обработку текста и изображений. Много практики без «воды»: реальные проекты, работающая модель-сервис и готовое портфолио на GitHub. В конце — подготовка к собеседованию и трудоустройству.

Для кого этот курс

Новичкам без опыта в программировании и анализе данных, которые хотят войти в Data Science с нуля. Начинающим Python-разработчикам и аналитикам, желающим перейти в ML и работу с данными. Специалистам из других сфер, которые хотят сменить профессию и получить востребованные навыки. Студентам и выпускникам, которым нужны реальные проекты в портфолио для трудоустройства. Всем, кто устал от чистой теории и хочет учиться на практике — сразу писать код и решать задачи.

Начальные требования

Специальная подготовка не требуется — курс начинается с самых основ.
Достаточно базовой уверенной работы за компьютером (установка программ, работа с файлами).
Понадобится компьютер с доступом в интернет (Windows, macOS или Linux).
Знание школьной математики будет плюсом, но все нужные понятия объясняются по ходу курса.
Желание практиковаться: курс построен на решении реальных задач, а не на пассивном просмотре.

Преподаватели курса

Аватар Онлайн-школа "Ориентир"
Онлайн-школа "Ориентир"
Онлайн Школа «ОРИЕНТИР»
★ 4.9
5 курсов 258
→

Как проходит обучение

Обучение построено на практике: минимум «воды», максимум работы с кодом и реальными данными.
Каждый урок состоит из коротких теоретических шагов, примеров кода и практических заданий.
Теория закрепляется тестами с автоматической проверкой прямо на платформе.
В каждом модуле вы выполняете практические задания и собираете сквозные проекты (анализ данных, прогноз оттока клиентов, анализ тональности отзывов, соревнование по предсказанию цен).
Итог курса — работающие проекты и модель-сервис, которые вы выкладываете на GitHub как портфолио.
Видео-лекций нет: формат текстовый, с кодом и скриншотами — удобно возвращаться и искать нужное.

Что вы получите

  • навыки и знания уровня junior Data Scientist, востребованные работодателем,
  • много практики: реальные задачи и проекты вместо сухой теории,
  • готовое портфолио на GitHub с несколькими проектами и работающим ML-сервисом,
  • понимание полного цикла работы дата-сайентиста — от данных до продакшена,
  • подготовку к техническому собеседованию (Python, SQL, теория ML) и составлению резюме,
  • сертификат о прохождении курса.

Нагрузка

5

Расскажите о курсе друзьям