Курс на Stepik
Обложка курса «Профессия Data Scientist» на Stepik
Бесплатно

Профессия Data Scientist 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

ДЕМО-практический курс по Data Science с нуля до собственного проекта. Вы освоите Python и Pandas, научитесь работать с данными, рассчитывать бизнес-метрики и строить модели машинного обучения. Разберёте регрессию, классификацию, KNN и деревья решений, поработаете со Scikit-Learn и создадите ML-продукт в Streamlit. Познакомитесь с NLP, принципами работы LLM и подключением языковых моделей через Python API. В финале разработаете ИИ-классификатор отзывов для портфолио.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Профессия Data Scientist»Учеников на курсе 13
Сертификаты, выданные на курсе «Профессия Data Scientist»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Профессия Data Scientist»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Профессия Data Scientist»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Профессия Data Scientist»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Профессия Data Scientist»Количество квизов 46
Задачи с кодом в курсе «Профессия Data Scientist»Количество задач с кодом 5
Обновления курса «Профессия Data Scientist»Обновления курса
Дата публикации курса «Профессия Data Scientist»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Профессия Data Scientist»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Профессия Data Scientist» 5 разделов Уроки в курсе «Профессия Data Scientist» 18 уроков Тесты в курсе «Профессия Data Scientist» 46 тестов Задачи в курсе «Профессия Data Scientist» 5 задач Последнее обновление курса «Профессия Data Scientist» обн. 30 августа 2026

Введение в Data Science

3 урока
1. Что такое Data Science и зачем она нужна бизнесу
2. Кто есть кто в Data Science — Scientist, Analyst и Engineer
3. Жизненный цикл Data Science проекта — от идеи до запуска

Python для Data Science

5 уроков
1. Знакомство с Python и настройка рабочего окружения
2. Основы синтаксиса — переменные и базовые типы данных
3. Наборы данных — Списки и Словари
4. Встроенные функции и библиотеки — Считаем первые метрики бизнеса
5. Библиотека Pandas — Твоя первая таблица и легендарный Titanic

Классические модели — ваш первый MVP

5 уроков
1. Знакомство с миром Machine Learning
2. Алгоритмы регрессии — предсказываем числа
3. Алгоритмы классификации — Разделяем на категории
4. Практика в Scikit-Learn — Обучаем первую модель
5. Создание продукта (MVP) с помощью Streamlit

NLP и базовая работа с большими языковыми моделями

4 урока
1. Что такое NLP и как искусственный интеллект читает текст
2. Как устроены большие языковые модели (LLM)
3. Практика — подключаем LLM через Python
4. Финальный проект — Автоматический ИИ-классификатор отзывов

Куда направляемся дальше?

1 урок
1. Куда направляемся дальше?