Курс на Stepik
Обложка курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих» на Stepik
Бесплатно

Практический Python: анализ данных мозга для начинающих ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс для тех, кто хочет войти в мир нейронауки и нейроинтерфейсов. В курсе рассказывается про основы работы мозга, про электроэнцефалографию (ЭЭГ) и как её обрабатывать с помощью Python. По итогам вы получите не только знания, но и проект в портфолио: полный скрипт обработки ЭЭГ для интерфейса мозг-компьютер

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Учеников на курсе 517
Сертификаты, выданные на курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Отзывов получено 32
Рейтинг курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Количество уроков 32
Тесты в курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Количество квизов 167
Время прохождения курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Время прохождения курса —
Обновления курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих» 8 разделов Уроки в курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих» 32 урока Тесты в курсе «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих» 167 тестов Время прохождения курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих» 5 ч. Последнее обновление курса «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих» обн. 29 октября 2026

Вступление

2 урока
1. О курсе ↗
2. Конспект модуля ↗

Введение в мозг

4 урока
1. Как работает наш мозг ↗
2. Нейроны ↗
3. Методы нейровизуализации ↗
4. Конспект модуля ↗

ЭЭГ, нейроинтерфейсы, MNE-Python

4 урока
1. ЭЭГ ↗
2. Нейроинтерфейсы ↗
3. MNE-Python ↗
4. Конспект модуля ↗

Предобработка ЭЭГ

6 уроков
1. Частота дискретизации и ресемплинг ↗
2. Плохие каналы ↗
3. Монтаж и референс ↗
4. Фильтрация ↗
5. Эпохирование и бейзлайн коррекция ↗
6. Конспект модуля ↗

Спектральный анализ, FFT

5 уроков
1. Быстрое преобразование Фурье (FFT) ↗
2. Плотность спектральной мощности (PSD) ↗
3. Базовые частотные признаки ↗
4. Aliasing, методы борьбы ↗
5. Конспект модуля ↗

Удаление артефактов, ICA

5 уроков
1. Артефакты в ЭЭГ ↗
2. Метод главных компонент (PCA) ↗
3. Метод независимых компонент (ICA) ↗
4. Signal-to-Noise ratio (SNR) ↗
5. Конспект модуля ↗

[Проект] Анализ вызванных потенциалов, ERP

4 урока
1. Теория ↗
2. Практика ↗
3. GitHub и портфолио ↗
4. Конспект модуля ↗

[Бонус] Итоги курса и дальнейшие шаги

2 урока
1. Завершение ↗
2. Список литературы ↗