Чему вы научитесь
- Работать с NumPy и эффективно обрабатывать данные с помощью массивов
- Использовать Pandas для анализа, очистки и преобразования таблиц
- Проводить полноценный EDA (Exploratory Data Analysis) реальных датасетов
- Строить графики и визуализации в Matplotlib, Seaborn и Plotly
- Понимать основы математики и статистики для Machine Learning
- Разбираться как работает градиентный спуск и линейная регрессия
- Создавать ML-модели с помощью Scikit-learn
- Решать задачи регрессии и классификации на практике
- Оценивать качество моделей с помощью accuracy, F1, RMSE и других метрик
- Работать с train/test split и кросс-валидацией
- Настраивать пайплайны и гиперпараметры моделей
- Работать с XGBoost и LightGBM
- Использовать SHAP для объяснимости моделей
- Работать с Optuna для подбора гиперпараметров
- Подготавливать данные для ML: encoding, scaling, feature engineering
- Участвовать в Kaggle-соревнованиях и делать сабмиты
- Понимать полный ML-пайплайн: от данных до предсказаний
- Уверенно использовать Python для задач Data Science и аналитики
О курсе
Data Science на Python: анализ, визуализация и ML — это большой практический курс по Data Science и Machine Learning, который проведёт вас путь от базовой работы с данными до создания собственных ML-моделей и полноценных проектов для портфолио.
В курсе вы изучите весь фундамент современного Data Science: NumPy, Pandas, визуализацию данных, анализ датасетов, основы математики и статистики для ML, а также классические алгоритмы машинного обучения с помощью Scikit-learn. Отдельное внимание уделяется практике — вы будете работать с реальными датасетами, проводить EDA, строить графики, обучать модели и решать задачи как настоящий Data Scientist.
📈 Курс охватывает огромную часть современного стека Data Science:
- обработка и анализ данных;
- визуализация;
- статистика и математика для ML;
- классическое машинное обучение;
- feature engineering;
- pipelines;
- gradient boosting;
- работа с Kaggle;
- создание собственных проектов;
- SHAP / объяснимость моделей
Главная цель курса — не просто показать библиотеки, а научить понимать как устроен Data Science на практике: как анализируются данные, как обучаются модели, как оценивается качество ML и как строятся реальные проекты.
Курс подойдёт как новичкам, которые хотят войти в Data Science с нуля, так и Python-разработчикам или аналитикам, которые хотят перейти в Machine Learning и научиться работать с современными ML-инструментами.
🔥 Преимущества курса
- Полноценная программа Data Science от основ до продвинутого ML
- Большой упор на практику и реальные задачи
- Работа с настоящими датасетами и Kaggle
- Огромный охват тем: от NumPy и Pandas до XGBoost и pipelines
- Пошаговое объяснение сложных тем простым языком
- Объяснение внутреннего устройства ML-моделей
- Современный стек библиотек и инструментов
- Подготовка к первым реальным задачам в Data Science
- Подходит для самостоятельного изучения с нуля
🏆 Цели курса
- Научить уверенно работать с данными в Python
- Освоить инструменты анализа и визуализации данных
- Понять основы статистики и математики для ML
- Научиться строить и обучать ML-модели
- Освоить полный ML-пайплайн: от данных до предсказаний
- Получить практический опыт решения задач Data Science
- Дать навыки, необходимые для старта карьеры в Data Science и аналитике
Для кого этот курс
Начальные требования
- Уверенное знание базового Python: переменные, условия, циклы, функции, списки и словари — это обязательно, без этого будет тяжело
- Математика на уровне школы — формулы, проценты, понятие функции; высшая математика не нужна, всё необходимое объясняется в курсе
- Обычный ноутбук или ПК под Windows, macOS или Linux — никакого специального железа не нужно
- Никаких знаний в Data Science, ML или статистике не требуется — всё с нуля