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

Введение в Data Science и машинное обучение 4.896

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 167 925
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Сертификатов выдано 12 800
Отзывы о курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Отзывов получено 1 339
Рейтинг курса «Введение в Data Science и машинное обучение»Рейтинг курса 4.896
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