Курс на Stepik
Обложка курса «Введение в Data Science и машинное обучение» на Stepik
Бесплатно

Введение в Data Science и машинное обучение ★ 4.895

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс знакомит слушателей с основами машинного обучения и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Data Science. Мы подробно разберем основные теоретические понятия, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструменатами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Учеников на курсе 169 223
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Сертификатов выдано 12 849
Отзывы о курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Отзывов получено 1 342
Рейтинг курса «Введение в Data Science и машинное обучение»Рейтинг курса 4.895
Уроки в курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Количество уроков 30
Тесты в курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Количество квизов 54
Задачи с кодом в курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Количество задач с кодом 21
Время прохождения курса «Введение в Data Science и машинное обучение»Время прохождения курса —
Обновления курса «Введение в Data Science и машинное обучение»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Введение в Data Science и машинное обучение»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Введение в Data Science и машинное обучение»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Введение в Data Science и машинное обучение» 4 раздела Уроки в курсе «Введение в Data Science и машинное обучение» 30 уроков Тесты в курсе «Введение в Data Science и машинное обучение» 54 теста Задачи в курсе «Введение в Data Science и машинное обучение» 21 задача Время прохождения курса «Введение в Data Science и машинное обучение» 21 ч. Последнее обновление курса «Введение в Data Science и машинное обучение» обн. 26 мая 2026

Введение

11 уроков
1. Всем привет! О чем будет курс? ↗
2. Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия ↗
3. Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева ↗
4. Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем ↗
5. Фильтрация данных ↗
6. Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем ↗
7. Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2 ↗
8. Практические задания: Pandas ↗
9. Секретный гость ↗
10. Stepik ML contest - это еще что такое? ↗
11. Stepik ML contest - data preprocessing ↗

Решающие деревья

10 уроков
1. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction ↗
2. Немного теории и энтропии ↗
3. Titanic: Machine Learning from Disaster ↗
4. Обучение, переобучение, недообучение и кросвалидация ↗
5. Последний джедай или метрики качества модели ↗
6. Подбор параметров и ROC and Roll ↗
7. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome ↗
8. ML на практике - Автокорректор ошибок правописания ↗
9. Секретный гость ↗
10. Stepik ML contest ↗

Random forest, нейронные сети, финал

8 уроков
1. Снова возвращаемся к деревьям ↗
2. Random forest ↗
3. Зачем знать что-то еще, если есть Random Forest? ↗
4. Секретный гость ↗
5. И на Марсе будут яблони цвести ↗
6. Бонусный урок - нейроэволюция ↗
7. Бонусный урок - трюки в Pandas ↗
8. Вот и все, а что дальше? ↗

Stepik ML contest

1 урок
1. Stepik ML contest ↗