Курс Data Science: Базовый курс

Аналитика · Data Science

Курс Data Science: Базовый курс

Практический базовый курс по Data Science для тех, кто хочет перейти от «интуитивных решений» к работе с данными: Python, Jupyter, обработка и визуализация данных, первые модели машинного обучения. После оплаты вы скачиваете файл с доступом к урокам, ноутбукам и датасетам — и повторяете все шаги за автором.

Для кого этот курс

• Для новичков, которые хотят войти в Data Science и начать с понятной базы без перегруза теорией.
• Для аналитиков Excel/BI, которые хотят перейти к Python и автоматизации аналитики.
• Для маркетологов, продуктовых и интернет-специалистов, которые хотят лучше понимать метрики и данные.
• Для студентов и тех, кто рассматривает Data Science как новое направление карьеры.

Вход в Data Science Python для аналитики Практика на датасетах

Что вы сможете делать после изучения материалов

• Уверенно работать в Jupyter Notebook и запускать Python-код для анализа данных.
• Подгружать данные из файлов (CSV/Excel), очищать их, фильтровать, объединять таблицы.
• Строить базовую разведочную аналитику (EDA): описательная статистика, срезы, группировки.
• Делать наглядные графики и диаграммы для отчетов и презентаций.
• Строить простые модели машинного обучения (классификация/регрессия) и оценивать их качество.
• Собирать простой, но понятный аналитический мини-проект, который можно показать как портфолио.

Структура и содержание материалов

Модуль 1. Введение в Data Science и Python.
Роль Data Scientist, типы задач, базовый синтаксис Python, работа в Jupyter Notebook, установка окружения.

Модуль 2. Работа с данными.
Загрузка CSV/Excel, первичный осмотр данных, типы переменных, фильтрация, сортировка, группировка, объединение таблиц.

Модуль 3. Очистка и подготовка данных.
Пропуски, дубликаты, выбросы, приведение типов, создание новых признаков, подготовка датасета к анализу и моделированию.

Модуль 4. Визуализация и разведочный анализ (EDA).
Базовые графики, распределения, сравнение групп, поиск закономерностей и аномалий. Интерпретация графиков для бизнеса.

Модуль 5. Первые модели машинного обучения.
Базовые понятия ML, разделение на train/test, обучение простой модели (регрессия/классификация), метрики качества, улучшение модели.

Модуль 6. Мини-проект.
Сбор всего пройденного: постановка задачи, подготовка данных, EDA, модель, выводы и визуализация результатов в одном ноутбуке.

Формат и содержимое файла

• После оплаты вы получаете доступ к файлу в разделе «Файлы для скачивания».
• Файл содержит ссылку на закрытую страницу/папку с видеоуроками и материалами курса.
• В комплект входят: ноутбуки .ipynb, датасеты для практики, шпаргалки по основным командам и шагам анализа.
• Формат: вы открываете ноутбук, запускаете ячейки по инструкциям автора и повторяете анализ/модель шаг за шагом.

Это цифровой продукт: вы получаете материалы и доступ к ним, без индивидуального наставничества, если иное не указано автором курса.

Частые вопросы