- Код товараKUR000078
- ПроизводительKURS MARKET
- НаличиеВ наличии
- Продолжительность курса24 часов
- Язык обученияанглийский
- Форматонлайн
- Сертификат по завершениюда
- Все характеристики
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 видеоурокам, 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.
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
Роль Data Scientist, типы задач, базовый синтаксис Python, работа в Jupyter Notebook, установка окружения.
Загрузка CSV/Excel, первичный осмотр данных, типы переменных, фильтрация, сортировка, группировка, объединение таблиц.
Пропуски, дубликаты, выбросы, приведение типов, создание новых признаков, подготовка датасета к анализу и моделированию.
Базовые графики, распределения, сравнение групп, поиск закономерностей и аномалий. Интерпретация графиков для бизнеса.
Базовые понятия ML, разделение на train/test, обучение простой модели (регрессия/классификация), метрики качества, улучшение модели.
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
+ Нужен ли опыт в программировании?
Нет. Курс рассчитан на новичков. Базовые конструкции Python объясняются по мере появления в практических заданиях.
+ Какое ПО устанавливать для работы?
Достаточно установить Python и Jupyter (через Anaconda или другой удобный способ). Конкретные шаги по установке обычно описаны в вводном модуле и в материалах автора.
+ Это теоретический курс или практика?
Основной упор сделан на практику: вы работаете с реальными датасетами, запускаете код и сразу видите результат. Теория даётся ровно в том объёме, который нужен, чтобы понять, что вы делаете.
+ Что я получу сразу после оплаты?
В личном кабинете, в разделе «Файлы для скачивания», появится файл с инструкцией и ссылкой на уроки, ноутбуки и датасеты. Доступ к материалам остаётся у вас — можно возвращаться к ним и пересобирать проект в любое время.
Характеристики курса
- Продолжительность курса24 часов
- Язык обученияанглийский
- Форматонлайн
- Сертификат по завершениюда
- Уровень сложности обучениясредний
- Демодоступда
Нет отзывов об этом товаре.
Пока нет вопросов об этом товаре. Станьте первым!
