Сколько стоит курс «Python для анализа данных»?

Стоимость курса составляет 15000.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Python для анализа данных»?

Прохождение курса «Python для анализа данных» занимает примерно 26 часов.

Какой рейтинг у курса «Python для анализа данных»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 534 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 26 учеников получили сертификат (4.9% завершаемость).

Где можно пройти курс «Python для анализа данных»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/50850.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python для анализа данных» на Stepik

15 000 ₽

Python для анализа данных ★ 0.000

Name: Python для анализа данных
Price: 15000.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Data science — одна из самых горячих областей на сегодняшний день, а Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями. Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	534
Сертификатов выдано	26
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	27
Количество квизов	132
Количество задач с кодом	2
Время прохождения курса	26 ч.	—
Стоимость курса	15 000 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	6 лет назад	—	—	—	—
Последнее обновление	1 год назад	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Python для анализа данных»

6 разделов Уроки в курсе «Python для анализа данных»

27 уроков Тесты в курсе «Python для анализа данных»

132 теста Задачи в курсе «Python для анализа данных»

2 задачи Время прохождения курса «Python для анализа данных»

26 ч.

обн. 1 год назад

1. Неделя 1

5 уроков

Закрытый

1.1 Математика для анализа данных ↗

280

126

19м 15с

Закрытый

1.2 Тест: Основные понятия линейной алгебры ↗

174

12м 1с

Закрытый

1.3 Библиотеки для работы с данными ↗

173

38м 40с

Закрытый

1.4 Подготовка данных ↗

155

104

35м 39с

Закрытый

1.5 Тест по Pandas ↗

134

131м 17с

2. Неделя 2

4 урока

Закрытый

2.1 Визуализация данных ↗

144

108м 46с

Закрытый

2.2 Статистический анализ ↗

125

46м 13с

-2

Закрытый

2.3 Тест: Статистический анализ ↗

110

3м 38с

Закрытый

2.4 Тест: Практика по статистике ↗

106

40м 33с

3. Неделя 3

7 уроков

Закрытый

3.1 Введение. Линейные модели ↗

105

28м 29с

Закрытый

3.2 Тест: Линейные модели, применение линейной регрессии ↗

85м 15с

Закрытый

3.3 Измерение качества моделей ↗

45м 50с

Закрытый

3.4 Тест: Регуляризация ↗

65м 8с

Закрытый

3.5 Тест: Метрики качества ↗

76м 15с

Закрытый

3.6 Ансамблевые модели ↗

20м 25с

Закрытый

3.7 Практика по ансамблевым моделям ↗

65м 15с

4. Неделя 4

6 уроков

Закрытый

4.1 Обучение без учителя. Методы кластеризации ↗

58м 56с

Закрытый

4.2 Тест: Кластеризация ↗

129м 39с

Закрытый

4.3 Методы понижения размерности ↗

47м 43с

Закрытый

4.4 Тест: Методы понижения размерности ↗

94м 17с

Закрытый

4.5 Рекомендательные системы ↗

33м 34с

Закрытый

4.6 Тест: Рекомендательные системы ↗

108м 0с

5. Неделя 5

4 урока

Закрытый

5.1 Основы нейронных сетей ↗

117м 55с

Закрытый

5.2 Архитектуры нейронных сетей ↗

54м 8с

Закрытый

5.3 Тест: Архитектуры нейронных сетей ↗

3м 25с

Закрытый

5.4 Реализация своей нейросети ↗

98м 21с

6. Неделя 6

1 урок

Закрытый

6.1 Курсовой проект ↗

140

1м 52с