Содержание курса
6
разделов
40
уроков
44
теста
126
задач
19 ч.
обн. 4 мая 2026
1. Отборочное тестирование
1 урок
51
5
16м
1
Закрытый
1.1
Тест
↗
51
5
16м 37с
1
2. Python
11 уроков
142
60
53м
-1
Закрытый
2.1
Ввод-вывод
↗
23
10
27м 36с
0
Закрытый
2.2
Ветвления
↗
19
9
4м 49с
-1
Закрытый
2.3
Циклы
↗
11
8
0м 22с
0
Закрытый
2.4
Списки
↗
11
7
0м 4с
0
Закрытый
2.5
Строки
↗
12
8
4м 57с
0
Закрытый
2.6
Функции
↗
13
8
13м 48с
0
Закрытый
2.7
Работа с файлами
↗
13
3
4м 36с
0
Закрытый
2.8
Коллекции
↗
10
1
2м 6с
0
Закрытый
2.9
Работа с модулями
↗
10
2
-
0
Закрытый
2.10
Функциональное программирование
↗
10
3
-
0
Закрытый
2.11
Дополнительные задачи
↗
10
1
-
0
3. Работа с API
9 уроков
73
32
0м
0
Закрытый
3.1
Протокол HTTP
↗
10
4
0м 8с
0
Закрытый
3.2
Формат JSON
↗
9
3
-
0
Закрытый
3.3
Попрактикуем JSON на реальных примерах
↗
9
2
-
0
Закрытый
3.4
Формат XML
↗
8
3
-
0
Закрытый
3.5
Еще немного практики XML
↗
7
1
-
0
Закрытый
3.6
Формат HTML
↗
8
8
-
0
Закрытый
3.7
API Telegram
↗
8
8
-
0
Закрытый
3.8
API GigaChat
↗
9
3
-
0
Закрытый
3.9
Объединяем API
↗
5
0
-
0
4. NumPy
7 уроков
135
60
119м
11
Закрытый
4.1
Массивы
↗
9
6
-
0
Закрытый
4.2
Векторизованные операции
↗
8
6
-
0
Закрытый
4.3
Индексация массивов
↗
27
8
13м 59с
3
Закрытый
4.4
Условная индексация
↗
23
7
17м 25с
3
Закрытый
4.5
Агрегация значений и работа с осями
↗
23
8
35м 14с
2
Закрытый
4.6
Nan-безопасность
↗
23
15
28м 22с
2
Закрытый
4.7
Работа с файлами
↗
22
10
25м 19с
1
5. Pandas
5 уроков
340
122
195м
10
Открытый
5.1
Pandas. Серии и Датафреймы
↗
108
35
66м 16с
6
Открытый
5.2
Pandas. Функции серий и датафреймов
↗
74
24
34м 57с
1
Открытый
5.3
Pandas. Unique
↗
66
35
22м 22с
2
Открытый
5.4
Pandas. Группировка
↗
77
22
71м 9с
1
Закрытый
5.5
Pandas. Практика
↗
15
6
1м 11с
0
6. Классические модели машинного обучения
3 урока
461
96
67м
5
Закрытый
6.1
Основные понятия машинного обучения
↗
11
6
2м 34с
2
Закрытый
6.2
Задача регрессии. Линейная регрессия
↗
10
5
-
0
Открытый
6.3
Задача регрессии. Линейная регрессия не для kx + b
↗
440
85
65м 15с
3