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 485
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. 3 сентября 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