Введение в Data Science и машинное обучение
Подробнее
Что нужно для старта
- Курс вводный и рассчитан на слушателей, не обладающих специализированными знаниями в области машинного обучения. Для успешного прохождения потребуются базовые знания в области статистики и программирования на Python для решения практических задач.Однако, если раньше вы никогда не программировали, но интересуетесь анализом данных, вы можете смело начинать этот курс, и подтягивать Python в процессе.
Для кого этот курс
- Все заинтересованные в Data Science
Программа курса
- Всем привет! О чем будет курс?
- Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия
- Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева
- Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем
- Фильтрация данных
- Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем
- Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2
- Практические задания: Pandas
- Секретный гость
- Stepik ML contest - это еще что такое?
- Stepik ML contest - data preprocessing
- Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction
- Немного теории и энтропии
- Titanic: Machine Learning from Disaster
- Обучение, переобучение, недообучение и кросвалидация
- Последний джедай или метрики качества модели
- Подбор параметров и ROC and Roll
- Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome
- ML на практике - Автокорректор ошибок правописания
- Секретный гость
- Stepik ML contest
- Снова возвращаемся к деревьям
- Random forest
- Зачем знать что-то еще, если есть Random Forest?
- Секретный гость
- И на Марсе будут яблони цвести
- Бонусный урок - нейроэволюция
- Бонусный урок - трюки в Pandas
- Вот и все, а что дальше?
- Stepik ML contest
01Введение
- Всем привет! О чем будет курс?
- Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия
- Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева
- Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем
- Фильтрация данных
- Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем
- Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2
- Практические задания: Pandas
- Секретный гость
- Stepik ML contest - это еще что такое?
- Stepik ML contest - data preprocessing
02Решающие деревья
- Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction
- Немного теории и энтропии
- Titanic: Machine Learning from Disaster
- Обучение, переобучение, недообучение и кросвалидация
- Последний джедай или метрики качества модели
- Подбор параметров и ROC and Roll
- Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome
- ML на практике - Автокорректор ошибок правописания
- Секретный гость
- Stepik ML contest
03Random forest, нейронные сети, финал
- Снова возвращаемся к деревьям
- Random forest
- Зачем знать что-то еще, если есть Random Forest?
- Секретный гость
- И на Марсе будут яблони цвести
- Бонусный урок - нейроэволюция
- Бонусный урок - трюки в Pandas
- Вот и все, а что дальше?
04Stepik ML contest
- Stepik ML contest
Институт биоинформатики
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 и машинное обучение» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 14 сентября 2026 г.

Stepik 















![[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, осень 2023)](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/181974/cover_bq8Ten0/442ca96b71e76542dff55bbbc4aca303.png)




![[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2025)](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/230362/cover_4tkfoRj/492fc6dc0234358ce905da4c4ca71bd6.jpg)