Это был довольно хороший курс в целом. Некоторые части двигались немного быстро, но примеры были в целом полезны. Стоит инвестиций.
Python Data Science and Machine Learning with Scikit-Learn
Build a solid foundation in data analysis and predictive modeling using Python, Pandas, and Scikit-learn through clear written explanations and practical exercises.
-
💬
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
Data is the driving force behind modern technology, and learning how to analyze it and build predictive models is one of the most valuable skills you can acquire. This text-based course guides you from Python coding basics to implementing your first machine learning algorithms.
You will transition from a beginner to a confident practitioner capable of cleaning messy datasets, visualizing key insights, and training predictive models. You will master the fundamental libraries that form the backbone of the data science ecosystem, preparing you to tackle real-world data challenges.
What you'll learn:
- Understand foundational data science concepts, key terminology, and the Python scientific computing stack.
- Manipulate and clean complex datasets using Pandas and modern data-wrangling techniques.
- Create clear, informative data visualizations using Matplotlib and Seaborn to communicate insights.
- Build and evaluate predictive machine learning models using Scikit-learn for classification and regression.
- Implement clean, reproducible machine learning pipelines to streamline data preprocessing and model training.
- Apply model evaluation metrics to fine-tune your algorithms and prevent overfitting.
The journey begins with essential syntax and data structures before progressing to data manipulation, visualization, and core machine learning algorithms. You will explore each concept through clear written explanations, code walkthroughs, and practical exercises.
This course is designed for absolute beginners, aspiring data analysts, and programmers looking to transition into data science. No prior experience with machine learning or statistics is required.
Start your journey into data science and unlock the power of predictive modeling today.
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 Data Science and Machine Learning with 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 Data Science and Machine Learning with 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)
Это было хорошее введение. Структура логична, и она эффективно охватывает основы. Может быть слишком вводным для продвинутых учащихся.
Хорошее введение. Я оценил четкие шаги, хотя некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше примеров.
Информативная и хорошо организованная. могла бы извлечь пользу из более разнообразных примеров в последующих модулях.
Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Поток информации был отличным, а практические приложения уже доказали свою полезность.
Нашел его полезным для обновления. Не уверен, что это будет лучшей отправной точкой для полного новичка, тбх.
Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.
Это приличное введение. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных примеров для закрепления концепций.
Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!
Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!
Хороший фундамент построен здесь. Некоторые объяснения могли бы быть яснее, и темп был немного непоследовательным, но в целом ценный опыт обучения.
Блестящий курс! Поток информации был идеальным, а примеры действительно закрепили понятия. Мне понравилось!
Хороший курс. Он обеспечил хорошую основу. Я бы предпочел, чтобы некоторые из последующих модулей имели более сложные задачи.
Нашел его немного сухим, честно говоря. Примеры не всегда были наиболее актуальными, что затрудняет участие в некоторых модулях.
Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.
Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.
Студенты также прошли
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
Введение в машинное обучение: Python, R и прикладной ИИ
Сертификат
Практика
SM 90
→
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
Основы программирования на Python для машинного обучения
Сертификат
Практика
SM 90
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы науки о данных: Обучение на практике проектов
Сертификат
Практика
SM 90
→
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
Python и машинное обучение для управления инвестициями
Сертификат
Практика
SM 90
→
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 SM 0. Никакой оплаты за курсы — вы платите только за подписку.
SM 450 / в месяц
- ✓ 10 курсов каждый месяц
- ✓ Отмена в любой момент
Продлевается ежемесячно. Неиспользованные курсы сгорают в конце каждого оплаченного месяца.