Курс на Stepik
Обложка курса «Симулятор Data Science» на Stepik
2 390 ₽

Симулятор Data Science ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Ты пройдёшь полный путь ML-проекта: от постановки бизнес-задачи и работы с данными до деплоя, мониторинга и поддержки модели в проде. Курс построен вокруг практики — так, как это происходит в настоящей работе Data Scientist’а.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Симулятор Data Science»Учеников на курсе 109
Сертификаты, выданные на курсе «Симулятор Data Science»Сертификатов выдано 10
Отзывы о курсе «Симулятор Data Science»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Симулятор Data Science»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Симулятор Data Science»Количество уроков 23
Тесты в курсе «Симулятор Data Science»Количество квизов 82
Задачи с кодом в курсе «Симулятор Data Science»Количество задач с кодом 3
Время прохождения курса «Симулятор Data Science»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Симулятор Data Science»Стоимость курса 2 390 ₽ —
Обновления курса «Симулятор Data Science»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Симулятор Data Science»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Симулятор Data Science»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Переводить бизнес-задачи в ML-решения
  • Работать с данными так, как это делается в компаниях
  • Строить полный ML-пайплайн: от baseline до тюнинга, калибровки и AutoML
  • Объяснять поведение модели
  • Доводить модели до продакшена и мониторинга

О курсе

Ты пройдёшь полный путь ML-проекта: от постановки бизнес-задачи и работы с данными до деплоя, мониторинга и поддержки модели в проде. Курс построен вокруг практики — так, как это происходит в настоящей работе Data Scientist’а.

Для кого этот курс

Этот курс подойдёт вам, если вы: - изучаете Data Science или Machine Learning и хотите понять, как выглядят реальные ML-проекты, а не учебные примеры; - хотите научиться не просто обучать модели, а принимать решения на всех этапах проекта; - планируете работать Data Scientist’ом или ML Engineer’ом и хотите подготовиться к реальным задачам; - уже сталкивались с моделями, но не понимаете, что делать после обучения — как улучшать, деплоить и мониторить.

Начальные требования

Для комфортного прохождения курса рекомендуется:

  • Базовое знание Python
    понимание синтаксиса, функций, циклов, условий, работы с библиотеками;

  • Навыки работы с данными
    опыт использования pandas на базовом уровне;

  • Общее понимание Machine Learning
    что такое признаки, целевая переменная, обучение модели и метрики качества;

  • Умение читать код
    не обязательно уметь писать всё с нуля, но важно понимать, что происходит в ноутбуках;

  • Готовность к практике
    курс требует активной работы с заданиями, экспериментов и самостоятельных выводов.

Преподаватели курса

Аватар Пособило Александр
Пособило Александр
Data scientist в финтехе с опытом > 2 лет в машинном обучении. Победитель хакатонов.
★ 5.0
1 курс 114
→

Как проходит обучение

Обучение в курсе построено вокруг практики

Формат занятий

  • Видео — объяснение идей, логики решений и ключевых моментов урока по Jupiter-ноутбуку.

  • Теоретические степы — короткие тексты, которые дополняют (либо заменяют) видео и помогают зафиксировать материал.

  • Практические задания — работа с кодом в Google Colab: данные, модели, эксперименты; IDE + Github для задач MLOps.

  • Вопросы и задачи — степы на проверка изученных уроков.

Сертификат курса Симулятор Data Science

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 10 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Понимание полного цикла Data Science-проекта — от бизнес-задачи и данных до продакшна и мониторинга модели
  • Практический опыт работы с ML-пайплайнами в формате, близком к реальным проектам
  • Навык принятия инженерных решений, а не просто обучение моделей по шаблону
  • Уверенность в работе с данными: очистка, объединение, анализ, подготовка признаков
  • Опыт использования продакшн-инструментов: MLflow, Docker, Airflow, Evidently
  • Готовый финальный проект, который можно использовать в портфолио

Расскажите о курсе друзьям