Чему вы научитесь
- Уверенно работать со всеми структурами данных Python: строками, списками, кортежами, словарями и множествами
- Применять генераторы списков, словарей и множеств для написания чистого и лаконичного кода
- Писать функции любой сложности: позиционные, именованные аргументы, *args и **kwargs
- Понимать области видимости переменных: local, global, nonlocal
- Писать замыкания, вложенные функции и применять их в реальных задачах
- Создавать и применять декораторы с аргументами и сохранять метаданные через functools.wraps
- Использовать встроенные функции Python: map, filter, zip, reduce, enumerate, any, all
- Строить рекурсивные функции и оптимизировать их с помощью мемоизации
- Создавать итераторы и генераторы с yield для эффективной потоковой обработки данных
- Обрабатывать массивы с NumPy: векторизация, индексация, математические операции
- Загружать, очищать и преобразовывать данные с помощью Pandas
- Группировать и агрегировать данные через groupby, объединять таблицы через merge и join
- Проводить полноценный разведочный анализ данных (EDA) на реальных датасетах
- Строить графики в Matplotlib, Seaborn и интерактивные визуализации в Plotly
- Подготавливать данные для ML: кодирование, масштабирование, feature engineering
- Строить ML-модели: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес
- Оценивать качество моделей: accuracy, precision, recall, F1, RMSE и кросс-валидация
- Строить продвинутые модели на XGBoost и LightGBM и настраивать их через Optuna
- Объяснять предсказания моделей через SHAP и строить чистые пайплайны в Scikit-learn
О курсе
Уверенный Python: от структур данных до Data Science — практическая специализация из 3 курсов для тех, кто знает базовый Python и хочет прокачаться до уровня Data Scientist. Вы глубоко освоите структуры данных, функции и продвинутые возможности языка — а затем перейдёте к NumPy, Pandas, визуализации и Machine Learning. 105 уроков, 704 теста и 217 задач для уверенного старта в Data Science.
Для кого этот курс
Начинающим Python-разработчикам, которые знают базовый синтаксис и хотят прокачаться до уверенного уровня
Тем, кто уже знаком с циклами и условиями, но испытывает трудности при работе с коллекциями и функциями
Студентам и самоучкам, которые хотят систематизировать знания Python и выстроить прочный фундамент
Аналитикам и разработчикам, которые хотят перейти в Data Science и Machine Learning
Всем, кто хочет пройти путь от уверенного Python до первых ML-моделей и Kaggle-соревнований
Начальные требования
- Базовое знание Python: переменные, типы данных, условия, циклы — это обязательно, без этого будет тяжело
- Умение работать с простыми программами на Python: читать и писать несложный код
- Математика на уровне школы — формулы, проценты, понятие функции; высшая математика не нужна
- Никаких знаний в структурах данных, функциях, Data Science или ML не требуется — всё объясняется с нуля
- Обычный ноутбук или ПК под Windows, macOS или Linux — никакого специального железа не нужно
2 507