Чему вы научитесь
- Понимать практические методы из статистики, полезные для машинного обучения
- Использовать обширные возможности платформы Kaggle
- Применять наиболее эффективные техники ансамблирования, которые пригодятся не только в соревнованиях, но и в других сферах.
- Реализовывать изученные техники на Python 🐍 и пользоваться современными ML-фреймворками
- Финальный проект станет отличным стартом в твое портфолио аналитика.
О курсе
Этот курс — идеальный старт для тех, кто хочет уверенно войти в мир аналитики данных. Вы научитесь работать с реальными таблицами, создавать наглядные визуализации, выявлять закономерности и строить простые модели машинного обучения. Всё на Python — современно, понятно и с большим практическим уклоном.
Для кого этот курс
👩🎓 Студенты технических и экономических направлений, которым нужно научиться работать с данными
🎯 Преподаватели и репетиторы, подбирающие понятный и структурированный курс для учеников
🎓 Старшеклассники, интересующиеся Python и аналитикой
🔍 Начинающие аналитики, которые делают первые шаги в профессии
💼 Специалисты из маркетинга, HR и финансов, которым нужно уметь принимать решения на основе данных
🧩 Самоучки, изучившие Python и готовые перейти к анализу данных
🔁 Те, кто планирует войти в Data Science, BI или ML и хочет уверенный старт
Начальные требования
Базовые знания Python
Установленный Jupyter Notebook или доступ к Google Colab
Преподаватели курса
470
Как проходит обучение
Основы Python и инструменты для анализа данных
Загрузка и исследование реальных датасетов
Визуализация данных: от простых графиков до сложных диаграмм
Анализ корреляций и выявление скрытых закономерностей
Построение и оценка базовых моделей машинного обучения
Финальный проект — объединение всех знаний в одном кейсе
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 11 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Чёткое понимание, как анализировать табличные данные
- Практические навыки визуализации и моделирования
- Первое портфолио-проект для резюме или собеседования
- Уверенность в дальнейших шагах на пути в аналитику
- Сертификат об успешном прохождении курса
Нагрузка
3-4 часа в неделю