Stepik О курсе
Подробнее
Как проходит интенсив
Буткемп
3 занятия для знакомства с языком Python и 3 занятия, посвященных инструментам машинного обучения
Практика
3 контеста с автопроверкой и домашнее задание для закрепления полученных навыков на практике
Финальный ML-проект
Спикер
Юрий Саночкин — преподаватель программы «Аналитик данных» Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Юрий Саночкин обладает обширным опытом в области науки о данных и преподавания. Его опыт работы как в сфере образования, так и в промышленности гарантирует, что участники получат ценную информацию и практические знания во время интенсива.
Требования
Что нужно для старта
- Знание базовой математики и основ программирования для участия необязательно, но будет полезно.
Аудитория
Для кого этот курс
- Интенсив открыт для всех желающих.
- Подойдет всем, кто заинтересован в изучении языка Python, машинного обучения и основ работы с данными:
- начинающим специалистам по Data Science,тем, кто рассматривает возможность дальнейшего обучения в этой области,профессионалам, желающим углубить свои знания.
Содержание
9 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Знакомство
- О нас
02Основы Python: начало работы с синтаксисом
- Лекция. Основы Python
- Домашнее задание. Основы Python
03Введение в структуры данных Python
- Лекция. Введение в структуры данных Python
- Домашнее задание. Введение в структуры данных Python
04Принципы Python: управляющие структуры и функции
- Лекция. Принципы Python
- Домашнее задание. Принципы Python
05Введение в Pandas: обработка данных и предварительный анализ дан
- Лекция. Введение в Pandas
- Домашнее задание. Введение в Pandas
06Основы машинного обучения: K-ближайшие соседи и линейная регресс
- Лекция. Основы машинного обучения
07Продвинутое машинное обучение: комплексные методы и техники
- Лекция. Продвинутое машинное обучение
08Итоговый проект
- Дополнительное занятие
- Итоговый проект
09Завершающий модуль
- Обратная связь
01Знакомство
- О нас
02Основы Python: начало работы с синтаксисом
- Лекция. Основы Python
- Домашнее задание. Основы Python
03Введение в структуры данных Python
- Лекция. Введение в структуры данных Python
- Домашнее задание. Введение в структуры данных Python
04Принципы Python: управляющие структуры и функции
- Лекция. Принципы Python
- Домашнее задание. Принципы Python
05Введение в Pandas: обработка данных и предварительный анализ дан
- Лекция. Введение в Pandas
- Домашнее задание. Введение в Pandas
06Основы машинного обучения: K-ближайшие соседи и линейная регресс
- Лекция. Основы машинного обучения
07Продвинутое машинное обучение: комплексные методы и техники
- Лекция. Продвинутое машинное обучение
08Итоговый проект
- Дополнительное занятие
- Итоговый проект
09Завершающий модуль
- Обратная связь
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Введение в Data Science: от Python до машинного обучения» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 3 сентября 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
