Курс на Stepik
Обложка курса «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение» на Stepik
3 900 ₽

Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение 4.942

Открыть на
STEPIK.ORG

Более 70 часов видео-лекций! 👍 Победитель Stepik Awards в номинации "Прорыв года"! 🏆 Самые востребованные навыки Python + SQL + Machine Learning в едином пакете - для Дата Сайентистов, Аналитиков данных, Инженеров данных и всех интересующихся. Много практики + теория тоже есть! 🔥Оперативная поддержка автора!🔥 Почитайте отзывы на отдельные курсы, входящие в пакет (особенно отзывы на курс по машинному обучению), и смелее записывайтесь!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Учеников на курсе 2 952
Сертификаты, выданные на курсе «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Отзывов получено 507
Рейтинг курса «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Рейтинг курса 4.942
Курсы в пакете «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Курсов в пакете 3
Уроки в курсе «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Количество уроков 432
Тесты в курсе «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Количество квизов 106
Задачи с кодом в курсе «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Количество задач с кодом 34
Время прохождения курса «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Время прохождения курса
Стоимость курса «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Стоимость курса 3 900 ₽
Обновления курса «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Обновления курса
Дата публикации курса «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение»Последнее обновление
4.942
из 5
507 отзывов
★★★★★
483
★★★★
19
★★★
3
★★
2
0
maximovex
maximovex
вчера

Как введение курс очень хорош, доступно обьясняются все нюансы. Не хватает только практики, она есть, но нужно больше, учитывая обьем материала.

Суханов Максим
Суханов Максим
6 дней назад

Курс про великолепный! Спасибо большое автору данного курса, Владиславу Бурмистру!!! Покупал пакет курсов 3 в 1 (Phyton+SQL+ML), уже прошел два первых из них. Оба дают хорошие достаточные знания для работы в сфере машинного обучения. Однозначно рекомендую👍🙂

Владислав Кувшинов
Владислав Кувшинов
1 неделю назад

Данный курс - наверное лучшая точка входа в Data Science. Качественные блокноты, видео-объяснения, последовательная структура. Стоит своих денег на все 100%.

Кирилл Серов
Кирилл Серов
2 недели назад

Теперь машинное обучение - не пустой звук. Огромное спасибо автору, столь структурно введшему меня в этот дивный мир ML. Желание появилось не только переслушать курс заново, но и развиваться дальше в этом направлении

Тимур
Тимур
3 недели назад

Прекрасный курс! Материал подаётся в доступной и понятной форме. После изучения каждой темы действительно появляется понимание того, как работает тот или иной алгоритм машинного обучения. Раньше мне казалось, что алгоритмы машинного обучения слишком сложны и разобраться в них будет крайне трудно. Однако после прохождения курса этот психологический барьер полностью исчез. Большое спасибо автору!

Дмитрий Балан
Дмитрий Балан
3 недели назад

Второй курс, который прохожу по машинному обучению. Первый проходил как дополнительный в университете, но там некоторые темы рассматривались поверхностно, а преподаватели не обладали таким профессионализмом. Спасибо большое Владу! Лекции интересные и понятны. А палата лишь символическая, учитывая сколько сил автор вкладывает в разработку этого курса - он стоит гораздо больше. Поэтому, если сомневаетесь брать курс или нет, то однозначно стоит взять. Единственное, чего мне сначала не хватало, так это побольше практики. Но когда садишься и повторяешь весь код и выполняешь задания в конце разделов, материал хорошо укладывается. А если не практики не хватает, то kaggle вас ждёт.