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

Содержание курса

Разделы в курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.» 10 разделов Уроки в курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.» 48 уроков Тесты в курсе «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.» 110 тестов Последнее обновление курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста.» обн. 24 августа 2026

Введение в Data Science и настройка среды

5 уроков
1. Что такое Data Science, AI, ML и Deep Learning?
2. Установка и настройка окружения
3. Основы Python для Data Science (быстрый старт)
4. Работа с файлами и форматами данных (CSV, JSON, Excel)
5. Пишем первый парсер и сохраняем данные в файл

Анализ и обработка данных (Data Manipulation)

5 уроков
1. Библиотека NumPy: массивы, матрицы, векторизация вычислений.
2. Библиотека Pandas (Часть 1)
3. Библиотека Pandas (Часть 2)
4. Очистка данных
5. EDA (разведочный анализ) датасета

Источники данных: SQL и парсинг

5 уроков
1. Введение в базы данных и реляционную модель.
2. Базовый SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOIN.
3. Продвинутый SQL. Оконные функции
4. Подключение Python к БД (SQLAlchemy, SQLite/PostgreSQL).
5. Основы Web-scraping: сбор данных с сайтов

Разведочный анализ (EDA) и Визуализация

4 урока
1. Основы описательной статистики: среднее, медиана, мода...
2. Визуализация с Matplotlib и Seaborn: гистограммы, scatter plot
3. Интерактивная визуализация с Plotly (создание дашбордов).
4. Feature Engineering (генерация признаков)

Математика и Статистика для DS

5 уроков
1. Теория вероятностей: случайные величины, распределения
2. Математическая статистика: ЦПТ (Центральная Предельная Теорема)
3. Проверка статистических гипотез
4. A/B тестирование
5. Анализ результатов A/B теста мобильного приложения.

Классическое машинное обучение (Scikit-Learn)

7 уроков
1. Постановка задачи ML: обучение с учителем и без учителя.
2. Линейная и логистическая регрессия. Регуляризация (L1, L2).
3. Метрики качества: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC
4. Проблема переобучения (overfitting).
5. Методы снижения размерности: PCA (Метод главных компонент)
6. Кластеризация (K-Means, DBSCAN).
7. Прогнозирование оттока клиентов (Churn Prediction)

Продвинутое ML: Деревья и Ансамбли

6 уроков
1. Дерево решений: как оно работает, энтропия и критерий Джини.
2. Случайный лес (Random Forest) и метод бэггинга.
3. Градиентный бустинг: математическая суть, история развития.
4. Современные библиотеки бустинга
5. Оптимизация гиперпараметров (Optuna, GridSearchCV).
6. Соревнование внутри курса (Kaggle-style) по предсказанию цен

Работа с неструктурированными данными (NLP и CV)

5 уроков
1. NLP (Обработка текстов)
2. Векторизация текстов: Bag of Words, TF-IDF.
3. Введение в Word Embeddings.
4. CV (Компьютерное зрение)
5. Анализ тональности отзывов (Sentiment Analysis) и классификатор

Деплой моделей

4 урока
1. Зачем деплой и как сохранить модель
2. Быстрое демо на Streamlit
3. Docker в двух словах + куда деплоить
4. Практика: свой ML-сервис от и до

Карьера в Data Science

2 урока
1. 1 Как составить сильное резюме DS и оформить GitHub.
2. Типовые задачи на собеседованиях (лайв-кодинг, SQL, теория ML).