Сколько стоит курс «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production»?

Курс «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production» доступен бесплатно.

Где можно пройти курс «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/294662.

Курс на Stepik

Обложка курса «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production» на Stepik

Бесплатно

ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production ★ 0.000

Name: ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Бесплатный курс по ООП на Python для аналитиков и Data Scientist: как перейти от ноутбука к production-коду. Классы, инварианты, разделение ответственности и 135 задач с проверкой в браузере.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	145
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	42
Количество квизов	92
Количество задач с кодом	135
Время прохождения курса	0 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	26 сентября 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production»

10 разделов Уроки в курсе «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production»

42 урока Тесты в курсе «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production»

92 теста Задачи в курсе «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production»

135 задач Время прохождения курса «ООП на Python для Data Scientist: от ноутбука к production»

0 ч.

обн. 26 сентября 2026

Мышление объектами: ООП без магии

5 уроков

1. Вводный урок: за 15 минут превратить функцию в объект ↗

2. Понять, когда класс окупается, а когда хватит функции ↗

3. Создавать объекты, у которых данные не перетекают друг к другу ↗

4. Собирать объект готовым к работе и менять его по правилам ↗

5. Лабораторная 1. Накопитель, который честно говорит «данных нет» ↗

Надёжная модель данных: правила, которые объект защищает сам

4 урока

1. Решать, что объект показывает наружу, а что оставляет себе ↗

2. Не дать записать в объект значение, которое всё сломает ↗

3. Делать настройки, которые нельзя испортить после создания ↗

4. Лабораторная 2. Описание признаков, которое нельзя испортить ↗

Связи объектов: композиция, наследование, зависимости снаружи

4 урока

1. Отличать «является» от «использует» и не ломать чужой класс ↗

2. Требовать от чужого класса нужные методы и ловить ошибку раньше ↗

3. Принимать зависимости снаружи и подменять их в тестах ↗

4. Лабораторная 3. Сборка из заменяемых частей и реестр моделей ↗

Python data model: объекты ведут себя по-питоновски

4 урока

1. Печатать объект понятно и сравнивать его по смыслу ↗

2. Обходить данные пачками, не поднимая всё в память ↗

3. Закрывать ресурс при любом исходе, даже когда всё упало ↗

4. Лабораторная 4. Набор данных, по которому можно пройти дважды ↗

SOLID и паттерны для ML-пайплайнов

4 урока

1. Резать класс по причинам изменения, а не по числу строк ↗

2. Заменять растущую цепочку if объектом-стратегией ↗

3. Прятать чужую библиотеку за своим интерфейсом ↗

4. Лабораторная 5. Добавлять метрику, не открывая старый код ↗

ООП в Data Science: sklearn и эксперименты

4 урока

1. Собирать трансформер, который sklearn принимает за свой ↗

2. Хранить настройки так, чтобы запуск можно было повторить ↗

3. Не дать запуску оказаться в состоянии, которого не бывает ↗

4. Лабораторная 6. Трансформер, который не подсматривает в тест ↗

Типизация, ошибки и тестируемость

4 урока

1. Расставлять типы там, где они ловят ошибку до запуска ↗

2. Бросать ошибку, по которой видно, что делать дальше ↗

3. Писать тесты, которые переживут переделку внутренностей ↗

4. Лабораторная 7. Повторы к чужому сервису и понятная ошибка ↗

Сквозной проект: из ноутбука в production

5 уроков

1. Собирать обучение модели как сценарий из заменяемых частей ↗

2. Переносить ноутбук в пакет мелкими шагами, не ломая метрику ↗

3. Объяснять своё решение так, чтобы к нему не осталось вопросов ↗

4. Сделать свой пакет импортируемым ↗

5. Лабораторная 8. Сервис обучения, который переживёт ночной запуск ↗

Продвинутый Python object model

4 урока

1. Задать правило проверки один раз и применить его к любому полю ↗

2. Собирать поведение из добавок так, чтобы ни одна не потерялась ↗

3. Экономить память и копировать объект, не ломая оригинал ↗

4. Лабораторная 9. Одно правило на все поля и цепочка без разрывов ↗

Production-архитектура и защита решений

4 урока

1. Закрывать чужую модель переходником и менять поставщика ↗

2. Делать повтор запроса безопасным и не врать в журнале ↗

3. Защищать архитектурное решение проверяемыми аргументами ↗

4. Лабораторная 10. Сервис предсказаний, который переживает повтор ↗