Курс на Stepik
Обложка курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований» на Stepik
Бесплатно

Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Бесплатный ML-тренажёр с вопросами из отборов, стажировок и технических собеседований. Поможет быстро проверить базу по моделям, метрикам, деревьям, ансамблям, временным рядам и Python — и понять, что повторить перед интервью.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Учеников на курсе 494
Сертификаты, выданные на курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Количество квизов 53
Время прохождения курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Время прохождения курса —
Обновления курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований» 5 разделов Уроки в курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований» 18 уроков Тесты в курсе «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований» 53 теста Время прохождения курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований» 1 ч. Последнее обновление курса «Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований» обн. 14 июня 2026

1. О тренажёре

3 урока
Закрытый
1.1 Как пользоваться тренажёром ↗
75
22
1м 37с
0
Закрытый
1.2 Как разбирать ошибки ↗
21
14
0м 24с
0
Закрытый
1.3 Канал, курс и обновления ↗
13
13
1м 9с
0

2. Тест на стажировку в Райффайзен банк, 2025

3 урока
Закрытый
2.1 Временные ряды и метрики ↗
19
8
0м 12с
0
Закрытый
2.2 Предобработка и модели ↗
10
6
-
0
Закрытый
2.3 Python-база ↗
11
9
0м 15с
0

3. Тест на стажировку в Т-Банк, 2025

3 урока
Закрытый
3.1 Логистическая регрессия и odds ↗
11
6
-
0
Закрытый
3.2 Метрики, валидация и регуляризация ↗
10
5
-
0
Закрытый
3.3 Деревья решений и bagging ↗
9
5
-
0

4. Тест на стажировку в Т-Банк, 2026

6 уроков
Закрытый
4.1 Базовые ML-модели ↗
9
3
-
0
Закрытый
4.2 Функции потерь и метрики классификации ↗
5
3
-
0
Закрытый
4.3 Метрики регрессии ↗
6
4
-
0
Закрытый
4.4 Кластеризация и понижение размерности ↗
7
3
-
0
Закрытый
4.5 Деревья и ансамбли ↗
5
3
-
0
Закрытый
4.6 Практические ML-ловушки ↗
7
3
-
0

5. После тестов: повторение и следующие шаги

3 урока
Закрытый
5.1 Короткие шпаргалки ↗
9
4
-
0
Закрытый
5.2 Что почитать про собеседования ↗
7
7
-
0
Закрытый
5.3 Что делать после прохождения ↗
4
4
-
0