Курс на Stepik
Обложка курса «Анализ данных 2025-2026» на Stepik
Бесплатно

Анализ данных 2025-2026 ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс содержит теорию и задания к очному курсу Анализа данных в лицее №2 города Иркутска. Технологии, которые разбираются в курсе: numpy, pandas, matplotlib, sklearn, keras

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Анализ данных 2025-2026»Учеников на курсе 136
Сертификаты, выданные на курсе «Анализ данных 2025-2026»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Анализ данных 2025-2026»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Анализ данных 2025-2026»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Анализ данных 2025-2026»Количество уроков 40
Тесты в курсе «Анализ данных 2025-2026»Количество квизов 44
Задачи с кодом в курсе «Анализ данных 2025-2026»Количество задач с кодом 127
Время прохождения курса «Анализ данных 2025-2026»Время прохождения курса —
Обновления курса «Анализ данных 2025-2026»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Анализ данных 2025-2026»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Анализ данных 2025-2026»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Анализ данных 2025-2026» 6 разделов Уроки в курсе «Анализ данных 2025-2026» 40 уроков Тесты в курсе «Анализ данных 2025-2026» 44 теста Задачи в курсе «Анализ данных 2025-2026» 127 задач Время прохождения курса «Анализ данных 2025-2026» 21 ч. Последнее обновление курса «Анализ данных 2025-2026» обн. 5 октября 2026

Отборочное тестирование

1 урок
1. Тест ↗

Python

11 уроков
1. Ввод-вывод ↗
2. Ветвления ↗
3. Циклы ↗
4. Списки ↗
5. Строки ↗
6. Функции ↗
7. Работа с файлами ↗
8. Коллекции ↗
9. Работа с модулями ↗
10. Функциональное программирование ↗
11. Дополнительные задачи ↗

Работа с API

9 уроков
1. Протокол HTTP ↗
2. Формат JSON ↗
3. Попрактикуем JSON на реальных примерах ↗
4. Формат XML ↗
5. Еще немного практики XML ↗
6. Формат HTML ↗
7. API Telegram ↗
8. API GigaChat ↗
9. Объединяем API ↗

NumPy

7 уроков
1. Массивы ↗
2. Векторизованные операции ↗
3. Индексация массивов ↗
4. Условная индексация ↗
5. Агрегация значений и работа с осями ↗
6. Nan-безопасность ↗
7. Работа с файлами ↗

Pandas

5 уроков
1. Pandas. Серии и Датафреймы ↗
2. Pandas. Функции серий и датафреймов ↗
3. Pandas. Unique ↗
4. Pandas. Группировка ↗
5. Pandas. Практика ↗

Классические модели машинного обучения

3 урока
1. Основные понятия машинного обучения ↗
2. Задача регрессии. Линейная регрессия ↗
3. Задача регрессии. Линейная регрессия не для kx + b ↗