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

Введение в Data Science и машинное обучение ★ 4.898

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 165 514
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Сертификатов выдано 12 547
Отзывы о курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Отзывов получено 1 326
Рейтинг курса «Введение в Data Science и машинное обучение»Рейтинг курса 4.898
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

1. Введение

11 уроков
Закрытый
1.1 Всем привет! О чем будет курс? ↗
159 193
74 762
13м 56с
3021
Открытый
1.2 Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия ↗
86 076
69 174
14м 8с
1891
Закрытый
1.3 Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева ↗
71 564
49 871
18м 13с
1431
Открытый
1.4 Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем ↗
60 054
29 784
40м 49с
1506
Закрытый
1.5 Фильтрация данных ↗
41 704
26 012
43м 21с
1043
Закрытый
1.6 Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем ↗
34 288
23 160
55м 50с
890
Закрытый
1.7 Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2 ↗
31 694
19 281
74м 5с
513
Закрытый
1.8 Практические задания: Pandas ↗
30 831
18 593
84м 11с
454
Открытый
1.9 Секретный гость ↗
28 701
17 775
29м 9с
874
Открытый
1.10 Stepik ML contest - это еще что такое? ↗
29 058
20 616
35м 15с
1063
Открытый
1.11 Stepik ML contest - data preprocessing ↗
25 635
16 496
63м 5с
1119

2. Решающие деревья

10 уроков
Закрытый
2.1 Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction ↗
27 757
20 799
25м 3с
867
Открытый
2.2 Немного теории и энтропии ↗
24 520
14 931
62м 45с
762
Открытый
2.3 Titanic: Machine Learning from Disaster ↗
23 996
19 109
38м 38с
990
Закрытый
2.4 Обучение, переобучение, недообучение и кросвалидация ↗
22 305
12 509
88м 49с
792
Закрытый
2.5 Последний джедай или метрики качества модели ↗
20 313
13 392
56м 17с
834
Закрытый
2.6 Подбор параметров и ROC and Roll ↗
19 240
16 340
24м 43с
522
Закрытый
2.7 Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome ↗
20 359
13 147
74м 42с
323
Открытый
2.8 ML на практике - Автокорректор ошибок правописания ↗
15 224
13 387
0м 21с
172
Открытый
2.9 Секретный гость ↗
17 883
11 508
32м 47с
334
Открытый
2.10 Stepik ML contest ↗
18 375
11 948
64м 14с
444

3. Random forest, нейронные сети, финал

8 уроков
Закрытый
3.1 Снова возвращаемся к деревьям ↗
18 506
13 675
19м 34с
456
Закрытый
3.2 Random forest ↗
18 322
12 389
44м 2с
839
Закрытый
3.3 Зачем знать что-то еще, если есть Random Forest? ↗
16 428
13 426
26м 31с
585
Закрытый
3.4 Секретный гость ↗
15 900
13 393
26м 43с
352
Закрытый
3.5 И на Марсе будут яблони цвести ↗
17 079
10 858
68м 17с
567
Закрытый
3.6 Бонусный урок - нейроэволюция ↗
15 808
10 740
23м 51с
198
Закрытый
3.7 Бонусный урок - трюки в Pandas ↗
16 227
9 135
33м 29с
310
Закрытый
3.8 Вот и все, а что дальше? ↗
17 362
12 718
4м 29с
1146

4. Stepik ML contest

1 урок
Открытый
4.1 Stepik ML contest ↗
22 034
954
38м 45с
94