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 2
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
Время прохождения курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста»Время прохождения курса —
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 Время прохождения курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста» 3 ч. Последнее обновление курса «DataScience доступным языком. С 0 до специалиста» обн. 9 сентября 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). ↗