Чему вы научитесь
- Профессионально работать с табличными данными в Pandas — фильтровать, группировать и выполнять сложные агрегации, как опытный аналитик.
- Строить наглядные и красивые визуализации данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly, превращая цифры в понятные инсайты.
- Глубоко понимать, как устроены модели машинного обучения, и разбираться, какие алгоритмы и в каких задачах лучше применять.
- Обучать модели с нуля, проходя весь путь — от идеи до готового решения.
- Подготавливать данные на продвинутом уровне: заполнять пропуски, кодировать категориальные признаки, масштабировать данные и создавать новые фичи.
- Оценивать качество моделей и улучшать их, используя метрики и тюнинг гиперпараметров для максимальной точности.
- Работать в Google Colab и писать чистый, читаемый код, как это делают профессиональные Data Scientist'ы.
- Решать широкий спектр реальных задач — от анализа клиентской базы и прогнозирования цен до сегментации пользователей, выявления аномалий, классификации, и других прикладных кейсов из разных сфер бизнеса и IT.
- Создавать портфолио сильных проектов, чтобы выделяться на собеседованиях и сразу показать работодателю свой уровень.
О курсе
🚀 DATA SCIENCE С НУЛЯ: Python и машинное обучение для начинающих
Этот курс — твой первый шаг в мир Data Science. Мы пройдём путь от азов Python и математики до реальных моделей машинного обучения, анализа данных и участия в Kaggle-соревнованиях. Всё просто, доступно и с практикой на каждом этапе.
✨ Почему стоит пройти этот курс?
-
Начнёшь с нуля — никаких требований к опыту программирования или высшей математике.
-
Освоишь Python и библиотеки для анализа данных.
-
Получаешь гайд по резюме
-
Научишься строить и оценивать модели ML.
-
Попробуешь себя в Kaggle и создашь первое портфолио.
-
Освоишь фундаментальные навыки для позиции Junior в машинном обучении.
📦 Что внутри:
-
🌟 Введение — что такое Data Science и зачем он нужен.
-
🐍 Основы Python для Data Science — твой первый язык для анализа данных.
-
📈 Математика для Data Scientists — только то, что нужно для старта.
-
🗂️ Работа с данными и EDA — анализ, очистка и визуализация.
-
🌪️ Введение в машинное обучение — регрессия, классификация, метрики качества.
-
💲 Продвинутое ML — деревья, бустинг, кластеризация, NLP, AutoML.
-
🔰 Соревнование на Kaggle — практика на соревнованиях.
-
🎓 Финальный модуль — портфолио, резюме и подготовка к собеседованиям.
👨🎓 Курс подойдёт тебе, если:
-
👶 Ты только знакомишься с анализом данных.
-
🧠 Хочешь понять, как устроено машинное обучение.
-
🚀 Готов начать карьеру в Data Science.
🎁 После курса ты будешь уметь:
-
Работать с Python и Pandas.
-
Проводить анализ данных и визуализировать их.
-
Строить и оценивать ML-модели.
-
Участвовать в Kaggle и собирать портфолио проектов.
-
Готовиться к собеседованиям и планировать карьеру.
Начни свой путь в Data Science уже сегодня — с нуля, в удобном формате и с практикой на каждом шаге.
Для кого этот курс
Начальные требования
Подходит для новичков
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение полностью онлайн — ты учишься в удобное для себя время и в своём темпе.
Материалы разбиты на понятные модули: теория, практические задания, квизы.
После каждого блока — практика на реальных данных, чтобы сразу применять знания.
Все объясняется простым языком, шаг за шагом
В конце у тебя будет портфолио проектов и уверенность в своих силах.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Глубокую, полноценную базу по Data Science — от основ до построения первых моделей машинного обучения.
- Гайд по резюме
- Уверенность в работе с данными, визуализациями и Python, чтобы чувствовать себя как опытный специалист.
- Продвинутые навыки, которые реально применяются в Data Science, IT и бизнесе.
- Готовые шаблоны, техники и приёмы, которые можно сразу использовать в своих проектах.
- Практические задания и проекты на реальных данных, которые помогут закрепить знания и развить мышление как у профессионала.
- Сильное портфолио, которое можно добавить в резюме и показать на собеседовании, выгодно выделяясь среди кандидатов.
- Гибкий формат обучения — вы учитесь в своём темпе, без строгих ограничений по времени.
- Неограниченный доступ к материалам — возвращайтесь к урокам в любое время, когда захотите.
- Чёткое понимание, как построить карьеру в Data Science или внедрить полученные знания в текущую работу.