Сколько стоит курс «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»?

Стоимость курса составляет 6290.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»?

Прохождение курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle» занимает примерно 39 часов.

Какой рейтинг у курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 144 отзывов. На курсе обучается 1 695 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 324 учеников получили сертификат (19.1% завершаемость).

Где можно пройти курс «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/108888.

Курс на Stepik

Обложка курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle» на Stepik

6 290 ₽

Введение в соревновательный Data Science | Kaggle ★ 4.965

Name: Введение в соревновательный Data Science | Kaggle
Price: 6290.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.965277777777778 (144 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

🏆 Разбираемся в тонкостях соревновательного анализа данных. Прокачиваемся в построении моделей машинного обучения с максимальной точностью. Минимум теории, максимум практики для победы в чемпионатах. Курс стал победителем в номинации "Прорыв Года" Stepik Awards 2023.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	1 695
Сертификатов выдано	324
Отзывов получено	144
Рейтинг курса	4.965
Количество уроков	37
Количество квизов	137
Количество задач с кодом	49
Время прохождения курса	39 ч.	—
Стоимость курса	6 290 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	3 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	22 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»

12 разделов Уроки в курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»

37 уроков Тесты в курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»

137 тестов Задачи в курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»

49 задач Время прохождения курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»

39 ч.

обн. 22 июля 2026

🚀 Введение.

4 урока

1. 🎬 Что даст тебе этот курс? ↗

2. ✈️ Суть соревновательного анализа данных. ↗

3. 🤼‍♀️ А с кем и где будем соревноваться в курсе? ↗

4. 🤖🦙 Генеративный AI ускорит тебя в 100 раз! ↗

🎵 Классические элементы анализа данных.

4 урока

1. 🎓🐍 Пишем и организуем код. ↗

2. 🎓🐼 Pandas. Забудь про циклы! 🐍 ↗

3. 💾📈 Данные и визуализация. Куда двигаться?! ↗

4. 🦾🤖 Валидация и модели. ↗

🤿 Углубляемся в Feature Engineering.

5 уроков

1. 💪🐼 Pandas мощнее, чем ты думаешь! ↗

2. 🤜🦈 Генерируем новые признаки и увеличиваем точность. ↗

3. ☂️🕸 Фильтрация признаков ↗

4. 👀🚗 Визуализация. Как понять, где модель косячит? ↗

5. 🦆🔥 Секретный гость (интервью с Solo Kaggle Grand Master). ↗

👨‍🔧 Тюнинг бустингов как искусство.

4 урока

1. 😺🚀 Его бустейшество CatBoost. ↗

2. 🦄🎳 Его светлейшество LightGBM. ↗

3. 👽🔱 Его экстримшество XGBoost. ↗

4. 🌳🌲🌴 Бустинги. Практика. ↗

🍋💦 Выжимаем максимум из ML-моделей.

2 урока

1. 🎣 Автоматическая генерация и фильтрация признаков. ↗

2. ⚙️ Не время блендить, давайте выжмем еще! ↗

🧞‍♂️ Блендинг, cтекинг и другие техники дойти до 95%.

3 урока

1. 🃏 Блендинг. Смешай и точность вырастет! ↗

2. 💎 Стекинг. Точность снова выросла, да ну на?! ↗

3. 🦏 Автоматический блендинг и стекинг. Sklearn-Pipelines. ↗

🙋‍♀️ Вспомогательные техники.

2 урока

1. ⏱ Оптимизация памяти и ускорение вычислений. ↗

2. 🧹 Парсинг внешних данных. ↗

🏆🥳 Kaggle. Ящик инструментов для победы.

3 урока

1. 🚢 Работа с платформой Kaggle и Kaggle API. ↗

2. 🌈 Google Colab, Paper Space, Yandex Cloud. ↗

3. 👩‍🎤👨‍🎤💡Работа в команде. ↗

🎁 Бонусные главы.

3 урока

1. 🧠 А нейронки будут ?! ↗

2. 🚚 Продвинутый Feature Engineering ↗

3. 🏋️‍♂️🏌️‍♂️ Weigths & Biases ↗

🤐🎃 Запрещённые техники, или Что там по привату?!

3 урока

1. 🎲 Работа с метрикой. Пре-процессинг и пост-процессинг ↗

2. 🏹 Пробиваем лидерборд ↗

3. 🎭 Псевдолейблинг и semi-supervised learning ↗

🏁 Финиш курса и плюшки!

2 урока

1. 👏 Ну вот и всё. Что дальше? ↗

2. 📦 Полное Baseline-решение. Бей его! ↗

🔥😈 Дополнительные материалы

2 урока

1. 🔥🔥 Блендинг, стекинг и большие датасеты ↗

2. 🍸🍧 Взболтать, но не смешивать. Практика. ↗