Хороший фундамент построен здесь. Некоторые объяснения могли бы быть яснее, и темп был немного непоследовательным, но в целом ценный опыт обучения.
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
Сертификат об окончании
Каждый курс, который ты завершаешь на PickAClass, выдаёт такой сертификат — оригинальный, со своим кодом, проверяемый по URL и подробный о том, что реально продемонстрировано.
P
PickAClass
Профиль навыков · проверяемый
Документ
Сертификат мастерства
Настоящим удостоверяется, что
Имя Фамилия
успешно подтвердил(а) владение
Python Наука данных и машинное обучение с Scikit-Learn
Продемонстрированные навыки
✓
Анализ поведенческих паттернов
Базовый
1.2 ч
✓
Фреймворки архитектуры решений
Уверенный
1.4 ч
✓
Дизайн A/B тестирования
Уверенный
1.7 ч
✓
Поведенческий копирайтинг
Продвинутый
1.9 ч
P
PickAClass — Имя Фамилия
Python Наука данных и машинное обучение с Scikit-Learn
Страница 2 из 2
Детали результатов
Сводка по курсу
Уроков пройдено
14 / 14
Тренировочные вопросы
26 / 28
Сдано заданий
4 (сред. 4,5 / 5)
Финальный проект
Проверен — 4,6 / 5
Всего практики
6.2 ч
Бенчмарк результатов
Ранг в потоке
Топ 12% из 1,625
Время до завершения
11 дней (медиана: 22)
Балл мастерства
91 / 100
Балл за тренировочные вопросы
94%
Подтверждение навыка
Проверенный путь навыка
Отзывы (16)
Хорошее введение. Я оценил четкие шаги, хотя некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше примеров.
Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!
Блестящий курс! Поток информации был идеальным, а примеры действительно закрепили понятия. Мне понравилось!
Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.
Это было хорошее введение. Структура логична, и она эффективно охватывает основы. Может быть слишком вводным для продвинутых учащихся.
Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.
Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Поток информации был отличным, а практические приложения уже доказали свою полезность.
Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.
Информативная и хорошо организованная. могла бы извлечь пользу из более разнообразных примеров в последующих модулях.
Это приличное введение. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных примеров для закрепления концепций.
Нашел его немного сухим, честно говоря. Примеры не всегда были наиболее актуальными, что затрудняет участие в некоторых модулях.
Это был довольно хороший курс в целом. Некоторые части двигались немного быстро, но примеры были в целом полезны. Стоит инвестиций.
Хороший курс. Он обеспечил хорошую основу. Я бы предпочел, чтобы некоторые из последующих модулей имели более сложные задачи.
Нашел его полезным для обновления. Не уверен, что это будет лучшей отправной точкой для полного новичка, тбх.
Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!
Студенты также прошли
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
Введение в машинное обучение: Python, R и прикладной ИИ
Сертификат
Практика
800 ₽
→
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
Основы программирования на Python для машинного обучения
Сертификат
Практика
800 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Основы многомерного анализа данных
Сертификат
Практика
800 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы науки о данных: Обучение на практике проектов
Сертификат
Практика
800 ₽
→
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
10
10 курсов каждый месяц
Подписчики получают 10 любых курсов каждый месяц за 0 ₽. Никакой оплаты за курсы — вы платите только за подписку.
4 000 ₽ / в месяц
- ✓ 10 курсов каждый месяц
- ✓ Отмена в любой момент
Продлевается ежемесячно. Неиспользованные курсы сгорают в конце каждого оплаченного месяца.