Курс на Stepik
Обложка курса «Разведочный анализ данных» на Stepik
1 900 ₽

Разведочный анализ данных ★ 4.857

Открыть на
STEPIK.ORG

В данном курсе мы рассказываем об основных и продвинутых подходах для анализа данных, а затем переходим к построению простых моделей машинного обучения. При этом параллельно осваиваем инструменты разработчика, которые активно исползуются в работе Data Scientst'a: терминал, Git и Docker

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Разведочный анализ данных»Учеников на курсе 467
Сертификаты, выданные на курсе «Разведочный анализ данных»Сертификатов выдано 54
Отзывы о курсе «Разведочный анализ данных»Отзывов получено 7
Рейтинг курса «Разведочный анализ данных»Рейтинг курса 4.857
Уроки в курсе «Разведочный анализ данных»Количество уроков 24
Тесты в курсе «Разведочный анализ данных»Количество квизов 55
Задачи с кодом в курсе «Разведочный анализ данных»Количество задач с кодом 10
Время прохождения курса «Разведочный анализ данных»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Разведочный анализ данных»Стоимость курса 1 900 ₽ —
Обновления курса «Разведочный анализ данных»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Разведочный анализ данных»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Разведочный анализ данных»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Разведочный анализ данных» 9 разделов Уроки в курсе «Разведочный анализ данных» 24 урока Тесты в курсе «Разведочный анализ данных» 55 тестов Задачи в курсе «Разведочный анализ данных» 10 задач Время прохождения курса «Разведочный анализ данных» 34 ч. Последнее обновление курса «Разведочный анализ данных» обн. 18 сентября 2026

Организация курса

4 урока
1. О курсе ↗
2. Тест по математике ↗
3. Тест по Python ↗
4. Проектное задание ↗

Введение в разведочный анализ данных

2 урока
1. Основы анализа данных ↗
2. Домашнее задание ↗

Настройка рабочего окружения

2 урока
1. Установка Linux ↗
2. Рабочее окружение ML разработчика ↗

Анализ данных. Продолжение

2 урока
1. Инструменты анализа данных. Polars versus Pandas ↗
2. Домашнее задание ↗

Знакомство с Linux

2 урока
1. Базовые команды терминала ↗
2. Полезные утилиты ↗

Введение в машинное обучение

4 урока
1. Постановка задачи ↗
2. Permutation importance ↗
3. Shapley values ↗
4. Домашнее задание ↗

Пайплайн проекта по машинному обучению

2 урока
1. Пайплайн проекта. Построение интерактивных дашбордов ↗
2. Домашнее задание ↗

Docker

3 урока
1. Знакомство с Docker ↗
2. Создание образа ↗
3. Деплой ExplainerDashboard ↗

Сдача проекта!

3 урока
1. Финальное задание ↗
2. Что дальше? ↗
3. Полезные ссылки ↗