Курс на Stepik
Обложка курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science» на Stepik
6 490 ₽

Math & ML Core: фундамент для Data Science ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Фундаментальная программа для старта в Data Science: вы изучите статистику, теорию вероятностей, анализ данных и Machine Learning. Поймёте, как работают модели «изнутри», и научитесь применять математику на практике.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Рейтинг курса 5.000
Курсы в пакете «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Курсов в пакете 5 — ———
Уроки в курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Количество уроков 116
Тесты в курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Количество квизов 1222
Задачи с кодом в курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Стоимость курса 6 490 ₽ —
Обновления курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание пакета (5 курсов)

Курсы в пакете «Math & ML Core: фундамент для Data Science» 5 курсов Уроки в курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science» 116 уроков Тесты в курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science» 1222 теста Задачи в курсе «Math & ML Core: фундамент для Data Science» 5 задач Время прохождения курса «Math & ML Core: фундамент для Data Science» 17 ч.
Визуализация с Matplotlib для анализа данных

1. Визуализация с Matplotlib для анализа данных 5.0

60 17 115 5 ч.
Практический Machine Learning

2. Практический Machine Learning

30 377
Разведочный анализ данных

3. Разведочный анализ данных

5 20 210 5
Статистика для собеседований

4. Статистика для собеседований 5.0

45 32 350 6 ч.
Теория вероятностей для собеседований

5. Теория вероятностей для собеседований 5.0

80 17 170 6 ч.