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 122
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 126
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» 126 задач Время прохождения курса «Анализ данных 2025-2026» 21 ч. Последнее обновление курса «Анализ данных 2025-2026» обн. 4 мая 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