Курс на Stepik
Обложка курса «Погружение в Data Science и машинное обучение» на Stepik
2 499 ₽

Погружение в Data Science и машинное обучение ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

🖥️ Курс познакомит вас со сферой Data Science. Вы узнаете чем занимается специалист в данной области, какие задачи решает и какие он применяет инструменты в своей работе. Мы с вами попробуем представить себя в роли Data Scietist и на практике на простых задачах попробовать обучить свои первые модели, а также сделать на их основании выводы.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение»Учеников на курсе 28
Сертификаты, выданные на курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение»Сертификатов выдано 9
Отзывы о курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Погружение в Data Science и машинное обучение»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение»Количество уроков 31
Тесты в курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение»Количество квизов 1
Задачи с кодом в курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «Погружение в Data Science и машинное обучение»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Погружение в Data Science и машинное обучение»Стоимость курса 2 499 ₽ —
Обновления курса «Погружение в Data Science и машинное обучение»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Погружение в Data Science и машинное обучение»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Погружение в Data Science и машинное обучение»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение» 9 разделов Уроки в курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение» 31 урок Тесты в курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение» 1 тест Задачи в курсе «Погружение в Data Science и машинное обучение» 5 задач Время прохождения курса «Погружение в Data Science и машинное обучение» 1 ч. Последнее обновление курса «Погружение в Data Science и машинное обучение» обн. 19 марта 2026

Введение

5 уроков
1. Введение ↗
2. Что такое Data Science? Инструменты для анализа данных ↗
3. Знакомство с языком программирования Python ↗
4. Особенности работы с языком программирования Python ↗
5. 👨‍💻 Об авторе ↗

Основы Python

8 уроков
1. Установка и настройка интерпретатора Python ↗
2. Знакомство с консолью. Условные конструкции ↗
3. Введение в типы данных и циклы. Коллекции данных. ↗
4. Операторы в Python ↗
5. Функции - использование встроенных и создание собственных ↗
6. Основные принципы ООП: методология ↗
7. Открытие и чтение, запись в файл. Работа с форматами данных ↗
8. Работа с библиотекой Requests, HTTP-запросы ↗

Работа в Jupyter Notebook

2 урока
1. Что такое Jupyter Notebook, Google Colab и JupyterHub ↗
2. Настройка работы в Jupyter Notebook ↗

Библиотеки для визуализации и анализа данных

3 урока
1. Введение в Pandas. Загрузка и первичный анализ данных ↗
2. Обработка данных в Pandas ↗
3. Визуализация данных при помощи matplotlib и seaborn ↗

Решение интересных и насущных задач

1 урок
1. Анализ данных о профессиях, зарплатах и возрастах. Графики. ↗

Машинное обучение

5 уроков
1. Введение в машинное обучение ↗
2. Линейная регрессия ↗
3. Логистическая регрессия ↗
4. Подбор параметров алгоритма ↗
5. Метрические алгоритмы ↗

Библиотеки для Data Science и машинного обучения

5 уроков
1. Pandas ↗
2. NumPy ↗
3. Matplotlib и Seaborn ↗
4. Scikit-learn ↗
5. TensorFlow и PyTorch ↗

📋 Полезные материалы и ссылки

1 урок
1. 📋 Полезные материалы и ссылки ↗

Выдача сертификата Stepik. Поздравление об окончании курса 🎆

1 урок
1. Выдача сертификата Stepik. Поздравление об окончании курса 🎆 ↗