Содержание курса
1. Старт: О курсе и задачах
1 урок
65
65
0м
0
Закрытый
1.1
Введение
↗
65
65
0м 13с
0
2. Архитектура Python: Уровни мастерства
6 уроков
68
23
4м
0
Закрытый
2.1
Base Python: Точка входа
↗
45
6
4м 47с
0
Закрытый
2.2
Base Python: Точка входа. 2 часть
↗
5
5
-
0
Закрытый
2.3
Python Middle: Двигатель кода
↗
5
3
-
0
Закрытый
2.4
Python Middle: Двигатель кода. 2 часть
↗
5
3
-
0
Закрытый
2.5
Hard Python (ООП)
↗
5
3
-
0
Закрытый
2.6
Hard Python (ООП). 2 часть
↗
3
3
-
0
3. Data Science: Цифровая Лаборатория
6 уроков
20
16
0м
0
Закрытый
3.1
NumPy: Магия массивов
↗
3
3
-
0
Закрытый
3.2
NumPy: Магия массивов. 2 часть
↗
3
3
-
0
Закрытый
3.3
Pandas: Табличный анализ
↗
3
3
-
0
Закрытый
3.4
Pandas: Табличный анализ. 2 часть
↗
4
3
-
0
Закрытый
3.5
Визуализация: От графиков до карт Matplotlib
↗
4
2
-
0
Закрытый
3.6
Визуализация: От графиков до карт Matplotlib. 2 часть
↗
3
2
-
0
4. Data Science: Машинное обучение, анализ текста Scikit Learn+NLTK
1 урок
1
1
0м
0
Закрытый
4.1
Классификация и регрессия: решаем реальные задачи с sklearn
↗
1
1
-
0