Python Наука данных и машинное обучение с Scikit-Learn — WalkSelf
3.8 (16) ⏱ 2 ч 48 мин 📚 28 уроков 🎧 Аудиоверсия

Python Наука данных и машинное обучение с Scikit-Learn

Создайте прочную основу в анализе данных и прогнозном моделировании с использованием Python, Pandas и Scikit-learn с помощью четких письменных объяснений и практических упражнений.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Данными движет современная технология, и изучение методов их анализа и построения моделей предсказания является одним из самых ценных навыков, которые вы можете приобрести. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы программирования на Python и реализовать свои первые алгоритмы машинного обучения. Вы превратитесь из новичка в уверенного специалиста, способного очищать неорганизованные наборы данных, визуализировать ключевые выводы и обучать предсказывающие модели. Вы освоите основные библиотеки, которые составляют основу экосистемы науки данных и подготовят вас к решению проблем с данными в реальном мире. Что вы узнаете: - Понять основные концепции науки данных, ключевую терминологию и стек научных вычислений Python. - Обрабатывать и очищать сложные наборы данных с помощью Pandas и современных методов обработки данных. - Создание ясных, информативных визуализаций данных с использованием Matplotlib и Seaborn для обмена информацией. - Создание и оценка моделей машинного обучения с использованием Scikit-learn для классификации и регрессии. - Внедрение чистых, воспроизводимых конвейеров машинного обучения для оптимизации предварительной обработки данных и обучения моделей. - Примените метрики оценки модели для тонкой настройки алгоритмов и предотвращения перенастройки. Курс начинается с основных понятий синтаксиса и структур данных, а затем переходит к манипулированию данными, визуализации и основным алгоритмам машинного обучения. Вы изучите каждую концепцию с помощью четких письменных объяснений, обзоров кода и практических упражнений. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, начинающих аналитиков данных и программистов, желающих перейти к науке данных. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением или статистикой. Начните свое путешествие в науку данных и раскройте возможности предсказывающего моделирования сегодня.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    2 ч 48 мин практического материала

Отзывы (16)

هند بن خالد TN Подтверждённый учащийся
★ 4 · 24 августа 2026

Хороший курс. Он обеспечил хорошую основу. Я бы предпочел, чтобы некоторые из последующих модулей имели более сложные задачи.

راشد سعيد AE Подтверждённый учащийся
★ 4 · 16 августа 2026

Информативная и хорошо организованная. могла бы извлечь пользу из более разнообразных примеров в последующих модулях.

سالم بن محمد الوهيبي OM Подтверждённый учащийся
★ 5 · 15 августа 2026

Блестящий курс! Поток информации был идеальным, а примеры действительно закрепили понятия. Мне понравилось!

Elena Ivanova KE Подтверждённый учащийся
★ 3 · 13 августа 2026

Это приличное введение. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных примеров для закрепления концепций.

Rohana binti Mohd Zainal MY Подтверждённый учащийся
★ 5 · 13 августа 2026

Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Поток информации был отличным, а практические приложения уже доказали свою полезность.

ปิยวรรณ พลอยงาม TH Подтверждённый учащийся
★ 5 · 12 августа 2026

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

Esi Adu GH Подтверждённый учащийся
★ 4 · 5 августа 2026

Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!

Sirje Luik EE Подтверждённый учащийся
★ 3 · 1 августа 2026

Хороший фундамент построен здесь. Некоторые объяснения могли бы быть яснее, и темп был немного непоследовательным, но в целом ценный опыт обучения.

أحمد بن علي المنصوري OM
★ 3 · 31 июля 2026

Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.

Dedi Mulyadi ID
★ 3 · 19 июля 2026

Это был довольно хороший курс в целом. Некоторые части двигались немного быстро, но примеры были в целом полезны. Стоит инвестиций.

نور الدين JO
★ 4 · 9 июля 2026

Это было хорошее введение. Структура логична, и она эффективно охватывает основы. Может быть слишком вводным для продвинутых учащихся.

حاتم بن رشيد TN Подтверждённый учащийся
★ 2 · 6 июля 2026

Нашел его немного сухим, честно говоря. Примеры не всегда были наиболее актуальными, что затрудняет участие в некоторых модулях.

Miguel Ángel Ortiz PA
★ 3 · 4 июля 2026

Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.

Nguyễn Văn Phát VN Подтверждённый учащийся
★ 4 · 28 июня 2026

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Eduardo Ponce MX
★ 3 · 16 июня 2026

Нашел его полезным для обновления. Не уверен, что это будет лучшей отправной точкой для полного новичка, тбх.

عبدالرحمن بن خليفة بن سعيد آل ثاني QA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2 июня 2026

Хорошее введение. Я оценил четкие шаги, хотя некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше примеров.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство