Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Библиотеки Python для Data Science [stepik] [Юлия Пономарева]
Публикация на площадке: 18 мая 2025 г.23 урока
![Обложка курса: Библиотеки Python для Data Science [stepik] [Юлия Пономарева]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fbiblioteki-python-dlya-data-science-stepik-yuliya-ponomareva-skladchik-ca1ea867.webp&w=1200&q=75)
Описание курса
Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Для тех, кто хочет разбираться в Data Science, кто хочет научиться корректно подготавливать данных, кто хочет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, кто хочет получить навык написания кода на Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Уроки, текст и помощь — в одном месте
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Документ
- На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 19.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Программа курса:Проверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Введение; Анализ данных; Задачи машинного обучения; Улучшение качества данных и модели; ПроектыПроверено 19.09.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- Юлия ПономареваАвтор материалов
Что пишут о курсе разные площадки
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Поэтому ниже каждый исходный текст показан отдельно.
СкладчикБиблиотеки Python для Data Science [stepik] [Юлия Пономарева]
Указаны на площадке: Юлия Пономарева
Для кого этот курс:
Для тех, кто хочет разбираться в Data Science, кто хочет научиться корректно подготавливать данных, кто хочет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, кто хочет получить навык написания кода на Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn
Начальные требования:
Основы Python
Основы статистики
Почему стоит выбрать именно этот курс:
В этом курсе 8 лекций с практическими упражнениями, которые покрывают основы Data Science.
Каждому нюансу уделяется особое внимание, информация разжевывается до мелочей и подается вам.
Цели курса:
Разобраться в этапах проекта в Data Science
Научиться решать задачи классификации, кластеризации, регрессии
Усвоить тонкости работы с табличными данными через Pandas
Освоить обучение моделей через Sklearn
Познакомиться с подготовкой данных для моделей: очистка, кодирование признаков, генерация новых признаков, выбор признаков.
Чему вы научитесь:
Решать задачи классификации, кластеризации и регрессии
Проводить чистку данных от пропусков и выбросов
Корректно готовить данные для модели
Оценивать работу моделей
Улучшать качество предсказаний
Работа с Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn
Программа этой площадки
Получено 25.09.2026- Программа курса:
Складчина.biz[Stepik] Библиотеки Python для Data Science (Юлия Пономарева)
Указаны на площадке: Юлия Пономарева
[Stepik] Библиотеки Python для Data Science (Юлия Пономарева)
Чему вы научитесь
- Решать задачи классификации, кластеризации и регрессии
- Проводить чистку данных от пропусков и выбросов
- Корректно готовить данные для модели
- Оценивать работу моделей
- Улучшать качество предсказаний
- Работа с Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn
Начальные требования
- Основы Python
- Основы статистики
Цели курса
1 Разобраться в этапах проекта в Data Science
2 Научиться решать задачи классификации, кластеризации, регрессии
3 Усвоить тонкости работы с табличными данными через Pandas
4 Освоить обучение моделей через Sklearn
5 Познакомиться с подготовкой данных для моделей
5.1 Очистка
5.2 Кодирование признаков
5.3 Генерация новых признаков
5.4 Выбор признаков
Почему стоит выбрать именно этот курс
1 В этом курсе 8 лекций с практическими упражнениями, которые покрывают основы Data Science.
2 Решения заданий проверяются преподавателем.
3 Поддержка преподавателя на всем пути изучения.
4 Каждому нюансу уделяется особое внимание, информация разжевывается до мелочей и подается вам.
Какие особенности у курса
В этом курсе 8 лекций записанных лекций, которые взяты с занятий с группой студентов. Видео представленны трансляциями на youtube, где в формате живого общения рассказывается материал и даются ответы на вопросы студентов.
Что нужно будут делать
Нужно внимательно смотреть видео-лекции (60-120 минут), выполнять практические задания, которые будет проверять преподаватель,, выполнять тесты на усвоение материала с автоматической проверкой, не бояться ошибаться и экспериментировать с данными и моделями и наслаждаться процессом обучения.
Для кого этот курс
Для тех, кто хочет разбираться в Data Science, кто хочет научиться корректно подготавливать данных, кто хочет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, кто хочет получить навык написания кода на Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn.
Содержание обучения
Что в программе
01Программа курса:23 урока
- ВведениеВремя не указано
- ПриветствиеВремя не указано
- Google ColabВремя не указано
- Анализ данныхВремя не указано
- Первичный анализ данныхВремя не указано
- Практические задания PandasВремя не указано
- Визуальный анализ данныхВремя не указано
- Практические задания ВизуализацияВремя не указано
- Задачи машинного обучения:Время не указано
- РегрессияВремя не указано
- Практические задания РегрессияВремя не указано
- КлассификацияВремя не указано
- Практические задания КлассификацияВремя не указано
- Улучшение качества данных и моделиВремя не указано
- Улучшение качества данныхВремя не указано
- Практические задания ДанныеВремя не указано
- Улучшение качества моделиВремя не указано
- Практические задания Улучшение моделиВремя не указано
- ПроектыВремя не указано
- Обучение без учителяВремя не указано
- Практические задания Unsupervised learningВремя не указано
- "Деревянные" моделиВремя не указано
- ПроектВремя не указано
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: Junior Python Data Scientist [stepik] [Alex Erofeev]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fjunior-python-data-scientist-stepik-alex-erofeev-skladchik-76b51794.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Data Scientist» [Слёрм] | Data Science - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fdata-scientist-slerm-data-science-obuchenie-sharewood-editorial-0621bbca.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя [Stepik] [Никита Сергеев]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fanaliz-dannykh-python-s-0-do-uverennogo-biznes-polzovatelya-st-skladchik-e0aaf09c.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Анализ данных в KNIME» [Stepik] | Data Science - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fanaliz-dannykh-v-knime-stepik-data-science-obuchenie-sharewood-editorial-8fdd084b.webp&w=640&q=75)