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

Стоимость курса составляет 5127.10 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 1 654 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 322 учеников получили сертификат (19.5% 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

Введение в соревновательный Data Science | Kaggle ★ 4.965

Name: Введение в соревновательный Data Science | Kaggle
Price: 5127.10 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	1 654
Сертификатов выдано	322
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	6 490 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	3 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	13 апреля 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. 13 апреля 2026

1. 🚀 Введение.

4 урока

Открытый

1.1 🎬 Что даст тебе этот курс? ↗

3 034

674

8м 31с

Открытый

1.2 ✈️ Суть соревновательного анализа данных. ↗

4 049

1 493

16м 51с

119

Открытый

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

3 857

435

32м 57с

Закрытый

1.4 🤖🦙 Генеративный AI ускорит тебя в 100 раз! ↗

626

448

3м 52с

2. 🎵 Классические элементы анализа данных.

4 урока

Закрытый

2.1 🎓🐍 Пишем и организуем код. ↗

1 270

896

13м 25с

Открытый

2.2 🎓🐼 Pandas. Забудь про циклы! 🐍 ↗

2 673

801

190м 51с

103

Закрытый

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

1 153

735

58м 40с

Закрытый

2.4 🦾🤖 Валидация и модели. ↗

1 110

609

84м 14с

3. 🤿 Углубляемся в Feature Engineering.

5 уроков

Закрытый

3.1 💪🐼 Pandas мощнее, чем ты думаешь! ↗

1 092

618

172м 10с

Открытый

3.2 🤜🦈 Генерируем новые признаки и увеличиваем точность. ↗

2 535

408

210м 30с

Закрытый

3.3 ☂️🕸 Фильтрация признаков ↗

962

493

107м 0с

Закрытый

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

891

557

16м 33с

Закрытый

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

904

828

0м 17с

4. 👨‍🔧 Тюнинг бустингов как искусство.

4 урока

Открытый

4.1 😺🚀 Его бустейшество CatBoost. ↗

2 285

388

58м 47с

Закрытый

4.2 🦄🎳 Его светлейшество LightGBM. ↗

779

303

44м 10с

Закрытый

4.3 👽🔱 Его экстримшество XGBoost. ↗

712

299

41м 7с

Закрытый

4.4 🌳🌲🌴 Бустинги. Практика. ↗

755

122

154м 57с

5. 🍋💦 Выжимаем максимум из ML-моделей.

2 урока

Закрытый

5.1 🎣 Автоматическая генерация и фильтрация признаков. ↗

777

263

114м 31с

Закрытый

5.2 ⚙️ Не время блендить, давайте выжмем еще! ↗

667

380

17м 16с

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

3 урока

Закрытый

6.1 🃏 Блендинг. Смешай и точность вырастет! ↗

659

305

70м 5с

Закрытый

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

592

123

123м 46с

Закрытый

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

562

218

67м 34с

7. 🙋‍♀️ Вспомогательные техники.

2 урока

Закрытый

7.1 ⏱ Оптимизация памяти и ускорение вычислений. ↗

553

241

98м 45с

Открытый

7.2 🧹 Парсинг внешних данных. ↗

1 236

188м 33с

8. 🏆🥳 Kaggle. Ящик инструментов для победы.

3 урока

Открытый

8.1 🚢 Работа с платформой Kaggle и Kaggle API. ↗

1 022

251

31м 48с

Закрытый

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

456

336

2м 16с

Закрытый

8.3 👩‍🎤👨‍🎤💡Работа в команде. ↗

458

298

6м 51с

9. 🎁 Бонусные главы.

3 урока

Закрытый

9.1 🧠 А нейронки будут ?! ↗

653

274

17м 15с

Закрытый

9.2 🚚 Продвинутый Feature Engineering ↗

583

161

19м 29с

Закрытый

9.3 🏋️‍♂️🏌️‍♂️ Weigths & Biases ↗

475

225

21м 49с

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

3 урока

Закрытый

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

519

177

38м 27с

Закрытый

10.2 🏹 Пробиваем лидерборд ↗

453

146

20м 45с

Закрытый

10.3 🎭 Псевдолейблинг и semi-supervised learning ↗

486

273

1м 29с

11. 🏁 Финиш курса и плюшки!

2 урока

Закрытый

11.1 👏 Ну вот и всё. Что дальше? ↗

323

2м 48с

Закрытый

11.2 📦 Полное Baseline-решение. Бей его! ↗

313

1м 53с

12. 🔥😈 Дополнительные материалы

2 урока

Закрытый

12.1 🔥🔥 Блендинг, стекинг и большие датасеты ↗

476

5м 13с

Закрытый

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

464

39м 26с