Курс на Stepik
Обложка курса «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML» на Stepik
690 ₽

NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

NumPy — фундамент Data Science в Python. Без него будет сложно освоить Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch — все они опираются на его структуры данных. Этот курс проведёт вас от первых шагов до уверенного использования NumPy: вы научитесь создавать массивы, фильтровать данные с помощью масок, работать с многомерными структурами и применять матричные вычисления, лежащие в основе ML-алгоритмов. Каждая тема сопровождается практическими заданиями, чтобы знания сразу закреплялись на деле.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Учеников на курсе 40
Сертификаты, выданные на курсе «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Сертификатов выдано 9
Отзывы о курсе «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Количество уроков 10
Тесты в курсе «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Количество квизов 45
Задачи с кодом в курсе «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Количество задач с кодом 15
Время прохождения курса «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Время прохождения курса —
Стоимость курса «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Стоимость курса 690 ₽ —
Обновления курса «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Обновления курса — —
Дата публикации курса «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———
5.000 ★
из 5
3 отзыва
★★★★★
3
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML
NumPy: Ваш фундамент для Data Science и ML
Сергей Князев
Сергей Князев •
★ ★ ★ ★ ★
• 1 месяц назад

отличный курс, написанный простым языком - послужит отличным подспорьем/толкованием к документации на numpy.org. 1- Научился структурно подходить к использованию библиотеки; 2 - Понравилась простота изложения материала; 3 - При решении задач появлялись вопросы относительно логики и алгоритмов последовательности действий; 4 - Понятное изложение для быстроты восприятия.

Ответ
автора
Игорь Мусиенко
Игорь Мусиенко 28 июля 2026

Спасибо большое за отзыв