Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение

ФорматОнлайн
Длительность71 час видео-лекций + время на выполнение практических заданий
Объём1 занятий
О курсе

Подробнее

Этот пакет из 3 курсов содержит более 70 часов качественных видео-лекций! С домашними заданиями, решениями для домашних заданий. С возможностью скачивать материалы курса. А также поддержкой преподавателя, если у Вас возникнут какие-либо вопросы! В курсе по Python Вы освоите следующие темы: Изучите базовый синтаксис и структуры данных Python 3! Научитесь создавать блокноты Jupyter Notebook и файлы .py Изучите продвинутые возможности Python, такие как модуль "collections" и работа с timestamp! Научитесь использовать Объектно-Ориентированное Программирование! Изучите сложные темы, например декораторы и генераторы. Получите уверенное понимание основ языка Python! В курсе по SQL Вы освоите следующие темы: Научитесь разрабатывать запросы SELECT к базам данных. Поймёте все особенности соединений таблиц - INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN и т.д. Сможете избегать частых ошибок, которые делают новички Будете уверенно использовать SQL для анализа данных Освоите продвинутые темы, включая оконные функции. В курсе по Машинному Обучению Вы освоите следующие темы: Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning) Применение NumPy для работы с числами в Python Использование Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных Применение Pandas для манипуляции с данными в Python Элементы Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных Навыки подготовки данных к машинному обучению Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучению Этот пакет курсов заменит Вам целый набор других курсов, которые могут стоить существенно дороже! Многих слушателей даже вводит в заблуждение относительно невысокая цена этого пакета курсов. Здесь нет никакого подвоха. Это действительно качественные курсы. Просто мне хочется, чтобы на эти курсы записалось как можно больше слушателей.  Надеюсь, что и Вы запишетесь на этот пакет курсов - добро пожаловать! Все эти обучающие курсы доступны без ограничений по времени - Вы получите доступ и сможете проходить курсы в удобном для Вас темпе, никуда не торопясь. p.s. Если Вы всё ещё сомневаетесь, то можете почитать отзывы на отдельные курсы, входящие в пакет - особенно отзывы на курс Машинное Обучение в Python: Большой Курс для Начинающих. 
Содержание

Программа курса

1 занятие
ТемаЧто внутри
01Добро пожаловать!

- Список курсов

01Добро пожаловать!

- Список курсов

Организатор

Автор курса

StepikStepik
Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.
Подробнее об авторе
Мнения учеников

Отзывы о курсе

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку

Консультант ответит на вопросы о курсе «Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Информация обновлена 12 августа 2026 г.

Продолжить выбор

Похожие курсы

Начать без затрат

Бесплатные курсы