Сколько стоит курс «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям»?

Стоимость курса составляет 4165.00 рублей

Где можно пройти курс «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/271187.

Курс на Stepik

Обложка курса «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям» на Stepik

Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям ★ 5.000

Name: Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям
Price: 4165.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (3 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс для подготовки к техническим собеседованиям по Data Science и Machine Learning. Помогает не просто повторить теорию, а научиться давать чёткие и понятные ответы на интервью

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	60
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	3
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	42
Количество квизов	171
Количество задач с кодом	5
Время прохождения курса	8 ч.	—
Стоимость курса	4 900 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	6 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	1 сентября 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям»

10 разделов Уроки в курсе «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям»

42 урока Тесты в курсе «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям»

171 тест Задачи в курсе «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям»

5 задач Время прохождения курса «Machine Learning и Data Science: подготовка к собеседованиям»

8 ч.

обн. 1 сентября 2026

Введение

6 уроков

1. Описание курса и правил ↗

2. Процесс отбора в DS / ML ↗

3. Как проходит ML техническое интервью ↗

4. Что такое обучение ↗

5. Каким бывает машинное обучение ↗

6. Вопросы с собеседований ↗

Ориентация и формат технических собеседований

15 уроков

1. Описание курса и правил ↗

2. 🔒 Пилотный поток (временный шаг) ↗

3. Процесс отбора в DS / ML ↗

4. Как проходит ML техническое интервью ↗

5. Что такое обучение ↗

6. Каким бывает машинное обучение ↗

7. Python 1 ↗

8. Python 2 ↗

9. Семинары по NumPy ↗

10. Семинар по matplotlib ↗

11. Семинар по pandas ↗

12. Математический анализ ↗

13. Вопросы с собеседований: математика ↗

14. Вопросы с собеседований: python ↗

15. Вопросы с собеседований: pandas ↗

Линейная регрессия и градиентный спуск

6 уроков

1. Обозначения ↗

2. Линейная регрессия ↗

3. Градиентный спуск ↗

4. Линейная регрессия и оптимизация ↗

5. Семинар. Оптимизация ↗

6. Вопросы с собеседований ↗

Логистическая регрессия и переобучение

6 уроков

1. Задача классификации ↗

2. Переобучение ↗

3. Регуляризация ↗

4. Отбор признаков ↗

5. Кросс-валидация ↗

6. Семинар. Реализация логистической регрессии ↗

Метрики качества

3 урока

1. Метрики качества регрессии ↗

2. Метрики качества классификации ↗

3. Семинар. Sklearn ↗

Решающие деревья

6 уроков

1. Идея решающих деревьев ↗

2. Обучение решающих деревьев ↗

3. Регуляризация решающих деревьев ↗

4. Обработка категориальных признаков ↗

5. Семинар. Решающие деревья (часть 1) ↗

6. Семинар. Решающие деревья (часть 2) ↗

Ансамбли

5 уроков

1. Смещение и разброс ↗

2. Уменьшение ошибки ансамблями ↗

3. Случайный лес ↗

4. Градиентный бустинг ↗

5. Семинар. Реализация ансамблей ↗

Обучение без учителя

3 урока

1. Задачи обучения без учителя ↗

2. Кластеризация ↗

3. Семинар. Кластеризация ↗

Экзамен.

1 урок

1. Задача ↗

СПЕЦПРЕДЛОЖЕНИЕ

1 урок

1. Предложение до 4го сентября включительно ↗