Stepik О курсе
Подробнее
В ходе курса вы узнаете об инструментах, которые предоставляет язык Python для работы с данными. В начале вас ждет краткий ликбез по матанализу, линейной алгебре и математической статистике. Также вы познакомитесь с основными библиотеками для анализа данных. Далее вы разберетесь в методах анализа данных и использовании их с помощью Python. Материалы и задания курса подобраны так, чтобы у вас сформировалось представление об анализе данных и рабочих задачах специалистов по машинному обучению. На практике вы попробуете решить подобные задачи и разобраться в этом ещё глубже.
Курс предполагает самостоятельно изучение всех тем. Формат обучения не предусматривает обучение в группах и консультации преподавателей.
Требования
Что нужно для старта
- Для успешного освоения материалов курса, достаточно пройти 1-ый курс нашей программы «Погружение в Python».
Содержание
6 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Неделя 1
- Математика для анализа данных
- Тест: Основные понятия линейной алгебры
- Библиотеки для работы с данными
- Подготовка данных
- Тест по Pandas
02Неделя 2
- Визуализация данных
- Статистический анализ
- Тест: Статистический анализ
- Тест: Практика по статистике
03Неделя 3
- Введение. Линейные модели
- Тест: Линейные модели, применение линейной регрессии
- Измерение качества моделей
- Тест: Регуляризация
- Тест: Метрики качества
- Ансамблевые модели
- Практика по ансамблевым моделям
04Неделя 4
- Обучение без учителя. Методы кластеризации
- Тест: Кластеризация
- Методы понижения размерности
- Тест: Методы понижения размерности
- Рекомендательные системы
- Тест: Рекомендательные системы
05Неделя 5
- Основы нейронных сетей
- Архитектуры нейронных сетей
- Тест: Архитектуры нейронных сетей
- Реализация своей нейросети
06Неделя 6
- Курсовой проект
01Неделя 1
- Математика для анализа данных
- Тест: Основные понятия линейной алгебры
- Библиотеки для работы с данными
- Подготовка данных
- Тест по Pandas
02Неделя 2
- Визуализация данных
- Статистический анализ
- Тест: Статистический анализ
- Тест: Практика по статистике
03Неделя 3
- Введение. Линейные модели
- Тест: Линейные модели, применение линейной регрессии
- Измерение качества моделей
- Тест: Регуляризация
- Тест: Метрики качества
- Ансамблевые модели
- Практика по ансамблевым моделям
04Неделя 4
- Обучение без учителя. Методы кластеризации
- Тест: Кластеризация
- Методы понижения размерности
- Тест: Методы понижения размерности
- Рекомендательные системы
- Тест: Рекомендательные системы
05Неделя 5
- Основы нейронных сетей
- Архитектуры нейронных сетей
- Тест: Архитектуры нейронных сетей
- Реализация своей нейросети
06Неделя 6
- Курсовой проект
Документ после выпуска
Выдается
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 «Python для анализа данных» 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
