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

Stepik Awards 2019 — Победитель в номинации «Лучший курс»: курс «Введение в Data Science и машинное обучение» 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 167 081
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Сертификатов выдано 12 732
Отзывы о курсе «Введение в Data Science и машинное обучение»Отзывов получено 1 333
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
4.896
из 5
1 333 отзыва
★★★★★
1228
★★★★
88
★★★
7
★★
4
6
Александр Трифонов
Александр Трифонов
3 дня назад

Хороший курс, но уж очень долгий, дойти до конца - это надо прям хотеть и в конце уже действительно заставляешь себя этим заниматься. А в основном 5 баллов. Ну отдельное замечание к формулировкам задач, бывает из-за воды сложно уловить суть задачи.

Arsenii
Arsenii
1 месяц назад

хороший курс для новичков, который даст базовые знания в DS(очень поверхностные, но всё же) Плюсы: 1)мемы 2)анатолий 3)комментаторы :) 4)базовые знания по дс но есть очень жирные минусы, которые портят всё: 1) Заданий очень мало по сравнению с теорий и чаще всего там спрашивается вообще не то что было в лекциях. По сути задания тут вообще не несут никакого смысла 2)сначало мы работаем с одним датасетом, а в следующей лекции вдруг сразу в другом. И вот вопрос а зачем так делать? Неужели нельзя на протяжении всего курса использовать датасет титаника и работать с ним, это гораздо бы упростило понимание материала 3) Отсутсвие поддержки курса. Курс актуален по сегодняшний день, но большинаство ссылок и документация устарело, многие библиотеки теперь работают по другому, из за чего нужно самостоятельно изучать что и как работает. Почему команда курса не может выделить 1 день и обновить инфу? было бы здорово) 4) Курс как бы идет 'кусками' и иногда создается ощущение что какую-то лекцию вырезали. А некоторые лекции непонятно ради чего нужны, как будто их просто добавили для галочки

Абылай Тулеугали2
Абылай Тулеугали2
1 месяц назад

На протяжении курса все время забрасывал то задачи не получались то перепрыгивание от одного датасета к другому и непонимаешь в каком файле ты его решал также множество ссылок не работает и методы устаревшие , но коментаторы спасют . Но я рад что допрошел этот курс появилась уверенность в своих навыках пандас и ski-learn

Эмильхан Амиров
Эмильхан Амиров
2 месяца назад

Отличный курс для знакомства с анализом данных и машинным обучением. Материал подаётся последовательно: от основ Pandas и визуализации данных до построения моделей машинного обучения. Особенно понравилось большое количество практических заданий, благодаря которым теория сразу закрепляется на практике. Курс заставляет думать самостоятельно и искать решения реальных задач. После прохождения появилось гораздо лучшее понимание работы с данными и основ ML. Рекомендую всем, кто хочет начать изучать Data Science с нуля.