Курс по Python для Data Science и машинного обучения

Описание курса

Машинное обучение на Python: Полный курс для начинающих

В современном мире профессия специалиста по данным и машинное обучение на Python становятся одними из самых востребованных и перспективных направлений. Это цифровая сфера, сосредоточенная на программировании, анализе данных и создании предсказательных моделей. Однако, несмотря на высокий спрос, квалифицированных специалистов по-прежнему недостаточно.

Проблемы и вызовы в изучении Data Science и машинного обучения на Python

Как получить необходимые навыки для работы в Data Science и овладеть машинным обучением на Python? Большинство университетских программ остаются дорогими и требуют значительных временных затрат. Онлайн-курсы часто ограничиваются узкими темами, не создавая целостного понимания. Именно здесь наш курс поможет вам получить полное, структурированное обучение Data Science и машинному обучению на Python, от основ до продвинутых методов.

Решение: Полное обучение Data Science и машинному обучению на Python

Data Science — это многопрофильная дисциплина, охватывающая ряд ключевых тем, включая:

  • Основы Data Science и виды анализа данных
  • Математика и статистика для анализа данных
  • Python для программирования и машинного обучения
  • Продвинутые статистические методы в Data Science
  • Визуализация данных для анализа и отчетов
  • Машинное и глубокое обучение на Python

Все темы курса выстроены поэтапно, начиная с основ и постепенно углубляясь в продвинутые концепции. Это позволяет вам эффективно усвоить материал и избежать ошибок, например, невозможности понять машинное обучение без знаний математики и статистики.

Навыки и знания по машинному обучению на Python, которые вы получите

  • Основы Data Science и машинного обучения на Python
    • Вы изучите ключевые концепции больших данных, бизнес-аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения.
  • Математика и статистика для Data Science и машинного обучения
    • Необходимые знания по исчислению и линейной алгебре для понимания алгоритмов машинного обучения.
  • Python для Data Science и машинного обучения
    • Вы освоите Python — универсальный язык программирования, ключевой для разработки моделей машинного обучения с использованием библиотек, таких как scikit-learn и TensorFlow.
  • Продвинутая статистика для Data Science и машинного обучения
    • Регрессии, кластеризация и факторный анализ — ключевые статистические методы, применяемые в машинном обучении.
  • Машинное и глубокое обучение на Python
    • Изучение машинного и глубокого обучения с использованием популярных инструментов, отличающих специалиста по данным от аналитика.

Что вы получите от курса по машинному обучению на Python

  • Полное обучение Data Science и машинному обучению на Python
  • Активную поддержку и сообщество для ответов на вопросы
  • Сертификат о завершении курса
  • Практические кейсы для подготовки к реальной работе

Мы предлагаем 7-дневную гарантию возврата средств. Присоединяйтесь к курсу «Машинное обучение Python» прямо сейчас и начните свой путь в Data Science!

Для кого предназначен курс по машинному обучению на Python

  • Для тех, кто хочет начать карьеру в Data Science и изучить машинное обучение на Python.
  • Для начинающих, поскольку курс начинается с основ и постепенно развивает навыки.

Узнайте больше о Python для начинающих и других наших курсах, чтобы расширить свои знания в области программирования.

На курсе сейчас учатся:1
Последнее обновление:23.06.2025
0 (0 Ratings)

⚡ Акция заканчивается

00Дней
00Часов
00Минут
00Секунд

Выберите валюту

USD-currency-flag
$ - USD
USD-currency-flag
$ - USD
RUB-currency-flag
₽ - RUB
EUR-currency-flag
€ - EUR
AED-currency-flag
د.إ - AED
AFN-currency-flag
؋ - AFN
TRY-currency-flag
₺ - TRY
ALL-currency-flag
L - ALL
ƒ - ANG
AMD-currency-flag
AMD - AMD
Kz - AOA
ARS-currency-flag
$ - ARS
AUD-currency-flag
$ - AUD
Afl. - AWG
₼ - AZN
KM - BAM
$ - BBD
лв. - BGN
৳  - BDT
Fr - BIF
.د.ب - BHD
$ - BMD
Bs. - BOB
$ - BND
сом - KGS
$ - BSD
BRL-currency-flag
R$ - BRL
Nu. - BTN
฿ - BTC
P - BWP
Br - BYN
Br - BYR
CAD-currency-flag
$ - CAD
$ - BZD
CHF-currency-flag
CHF - CHF
Fr - CDF
CNY-currency-flag
¥ - CNY
$ - CLP
$ - COP
₡ - CRC
CUC-currency-flag
$ - CUC
CUP-currency-flag
$ - CUP
₸ - KZT
UAH-currency-flag
₴ - UAH
Kč - CZK
$ - CVE
Fr - DJF
DKK-currency-flag
kr. - DKK
RD$ - DOP
DZD-currency-flag
د.ج - DZD
EGP - EGP
R - ZAR
Nfk - ERN
Br - ETB
$ - FJD
£ - FKP
£ - GBP
₾ - GEL
£ - GGP
₵ - GHS
£ - GIP
D - GMD
Fr - GNF
Q - GTQ
$ - GYD
$ - HKD
L - HNL
kn - HRK
G - HTG
Ft - HUF
Rp - IDR
₪ - ILS
£ - IMP
INR-currency-flag
₹ - INR
د.ع - IQD
﷼ - IRR
تومان - IRT
kr. - ISK
£ - JEP
$ - JMD
د.ا - JOD
JPY-currency-flag
¥ - JPY
KSh - KES
៛ - KHR
Fr - KMF
₩ - KPW
₩ - KRW
د.ك - KWD
$ - KYD
₭ - LAK
ل.ل - LBP
රු - LKR
$ - LRD
L - LSL
د.ل - LYD
د.م. - MAD
MDL - MDL
Ar - MGA
ден - MKD
Ks - MMK
₮ - MNT
P - MOP
UM - MRU
₨ - MUR
.ރ - MVR
MK - MWK
MXN-currency-flag
$ - MXN
RM - MYR
MT - MZN
N$ - NAD
₦ - NGN
C$ - NIO
kr - NOK
₨ - NPR
$ - NZD
ر.ع. - OMR
B/. - PAB
S/ - PEN
K - PGK
₱ - PHP
₨ - PKR
zł - PLN
р. - PRB
₲ - PYG
ر.ق - QAR
RON-currency-flag
lei - RON
рсд - RSD
Fr - RWF
ر.س - SAR
$ - SBD
₨ - SCR
ج.س. - SDG
SEK-currency-flag
kr - SEK
$ - SGD
£ - SHP
Le - SLL
Sh - SOS
$ - SRD
£ - SSP
Db - STN
ل.س - SYP
E - SZL
฿ - THB
ЅМ - TJS
m - TMT
د.ت - TND
T$ - TOP
$ - TTD
NT$ - TWD
Sh - TZS
UGX - UGX
$ - UYU
UZS - UZS
Bs F - VEF
₫ - VND
Vt - VUV
T - WST
CFA - XAF
$ - XCD
CFA - XOF
XPF - XPF
﷼ - YER
ZK - ZMW
$ USD39.00

Курсы Yodo - это обучение в форме игры

  • Принцип обучения –
    сначала практика, потом теория
  • Чат-поддержка, где уже 756
    обучающихся и разбор всех вопросов
  • Цель курса – увеличить
    твой доход в 1,5-2 раза

Учебная программа курса

Настройка окружения
Установке и настройке необходимых инструментов для работы с Python в области Data Science и машинного обучения Созданию и управлению виртуальными окружениями Установке библиотек и зависимостей с помощью пакетных менеджеров Настройке интегрированной среды разработки (IDE) для удобной работы с кодом Основам работы с Jupyter Notebook для интерактивного анализа данных

  • Настройка окружения Python

Обзор Jupyter
Понимать интерфейс Jupyter Notebook Создавать и запускать ячейки с кодом и текстом Использовать Markdown для форматирования заметок Импортировать и работать с библиотеками Python внутри Jupyter Визуализировать данные и выводить графики Сохранять и экспортировать свои проекты Навигировать по возможностям Jupyter для эффективной работы с данными

Экспресс-курс по Python
Основам синтаксиса языка Python Работе с переменными и типами данных Использованию условных операторов и циклов Созданию и использованию функций Обработке ошибок и исключений Работе с файлами и вводом-выводом Основам работы с библиотеками Python Подготовке данных для анализа Выполнению простых задач программирования для Data Science

Python для анализа данных — NumPy
Работать с многомерными массивами данных Выполнять эффективные математические операции с массивами Использовать функции для статистического анализа данных Применять методы индексации и срезов в массивах Обрабатывать и трансформировать данные с помощью NumPy Оптимизировать вычисления за счёт векторизации Создавать случайные массивы для моделирования и тестирования Использовать универсальные функции (ufunc) для быстрого математического вычисления

Python для анализа данных – Pandas
Работать с библиотекой Pandas для обработки и анализа данных Создавать и изменять DataFrame и Series Импортировать и экспортировать данные в различных форматах Фильтровать, сортировать и группировать данные Выполнять агрегацию и вычисления по данным Обрабатывать пропущенные и дублирующиеся значения Применять функции к данным с помощью методов apply и map Объединять, сшивать и соединять различные наборы данных Визуализировать результаты анализа с помощью встроенных инструментов Pandas

Python для анализа данных — Упражнения с Pandas
Работать с библиотекой Pandas для анализа данных Обрабатывать и очищать данные с помощью Pandas Выполнять манипуляции с DataFrame и Series Фильтровать, группировать и агрегировать данные Выполнять операции объединения и слияния таблиц Импортировать и экспортировать данные из разных форматов Применять функции и методы для трансформации данных Анализировать и визуализировать данные с использованием Pandas

Python для визуализации данных — Matplotlib
Создавать графики и диаграммы с помощью библиотеки Matplotlib Настраивать внешний вид графиков: цвета, стили линий, маркеры Работать с осями, подписями и легендами Строить различные типы графиков: линейные, столбчатые, гистограммы, scatter plot Использовать субплоты для создания нескольких графиков на одном холсте Визуализировать данные для анализа и представления результатов Сохранять графики в различных форматах Настраивать масштабирование и оси графиков Добавлять аннотации и текст на графики

Python для визуализации данных — Seaborn
Создавать различные типы графиков с помощью библиотеки Seaborn Использовать встроенные стили и палитры для улучшения визуализации данных Работать с распределениями данных и строить гистограммы, плотности Строить диаграммы рассеяния, линии регрессии и категоричные графики Настраивать визуальные параметры графиков (цвет, размер, форматы осей) Визуализировать отношения между несколькими переменными Использовать методы группировки и агрегации данных в графиках Интегрировать Seaborn с библиотеками Pandas и Matplotlib для глубокого анализа данных

Python для визуализации данных — встроенная визуализация данных в Pandas
Использовать встроенные возможности визуализации данных в библиотеке Pandas создавать различные типы графиков (линейные, столбчатые, гистограммы, коробчатые диаграммы) на основе DataFrame и Series настраивать параметры графиков для улучшения их восприятия интегрировать визуализацию Pandas с другими библиотеками matplotlib и seaborn интерпретировать и анализировать данные с помощью графических представлений

Python для визуализации данных — Plotly и Cufflinks
Работать с библиотекой Plotly для создания интерактивных графиков Использовать Cufflinks для интеграции Plotly с Pandas Строить различные типы визуализаций: линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния и др. Настраивать внешний вид графиков: цвета, подписи, легенды Создавать интерактивные дашборды и отчеты Анализировать и визуализировать данные для более глубокого понимания Экспортировать и сохранять визуализации для дальнейшего использования

Python для визуализации данных — Географическое построение графиков
Работать с географическими данными в Python Создавать карты и географические визуализации Использовать библиотеки для отрисовки геоданных (например, Folium, Geopandas, Plotly) Визуализировать данные на карте с различными типами меток и цветов Анализировать и отображать пространственные данные Обрабатывать координаты и геометрические объекты Настраивать интерактивные карты и элементы управления на них

Итоговый проект по работе с данными
Работать с реальным набором данных Применять навыки анализа данных на практике Использовать библиотеки Python для обработки и визуализации данных Строить модели машинного обучения Интерпретировать и оценивать результаты моделей Писать отчет и презентацию по проекту Развивать навыки решения комплексных задач в сфере Data Science

Отзывы студентов

Пока нет отзыва
Пока нет отзыва

Спроси других учеников в чате

Более 3000 человек уже учится на наших курсах

Реальные отзывы о курсе

Видео-отзывы

Курс по Python для Data Science и машинного обучения

Описание курса

Машинное обучение на Python: Полный курс для начинающих

В современном мире профессия специалиста по данным и машинное обучение на Python становятся одними из самых востребованных и перспективных направлений. Это цифровая сфера, сосредоточенная на программировании, анализе данных и создании предсказательных моделей. Однако, несмотря на высокий спрос, квалифицированных специалистов по-прежнему недостаточно.

Проблемы и вызовы в изучении Data Science и машинного обучения на Python

Как получить необходимые навыки для работы в Data Science и овладеть машинным обучением на Python? Большинство университетских программ остаются дорогими и требуют значительных временных затрат. Онлайн-курсы часто ограничиваются узкими темами, не создавая целостного понимания. Именно здесь наш курс поможет вам получить полное, структурированное обучение Data Science и машинному обучению на Python, от основ до продвинутых методов.

Решение: Полное обучение Data Science и машинному обучению на Python

Data Science — это многопрофильная дисциплина, охватывающая ряд ключевых тем, включая:

  • Основы Data Science и виды анализа данных
  • Математика и статистика для анализа данных
  • Python для программирования и машинного обучения
  • Продвинутые статистические методы в Data Science
  • Визуализация данных для анализа и отчетов
  • Машинное и глубокое обучение на Python

Все темы курса выстроены поэтапно, начиная с основ и постепенно углубляясь в продвинутые концепции. Это позволяет вам эффективно усвоить материал и избежать ошибок, например, невозможности понять машинное обучение без знаний математики и статистики.

Навыки и знания по машинному обучению на Python, которые вы получите

  • Основы Data Science и машинного обучения на Python
    • Вы изучите ключевые концепции больших данных, бизнес-аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения.
  • Математика и статистика для Data Science и машинного обучения
    • Необходимые знания по исчислению и линейной алгебре для понимания алгоритмов машинного обучения.
  • Python для Data Science и машинного обучения
    • Вы освоите Python — универсальный язык программирования, ключевой для разработки моделей машинного обучения с использованием библиотек, таких как scikit-learn и TensorFlow.
  • Продвинутая статистика для Data Science и машинного обучения
    • Регрессии, кластеризация и факторный анализ — ключевые статистические методы, применяемые в машинном обучении.
  • Машинное и глубокое обучение на Python
    • Изучение машинного и глубокого обучения с использованием популярных инструментов, отличающих специалиста по данным от аналитика.

Что вы получите от курса по машинному обучению на Python

  • Полное обучение Data Science и машинному обучению на Python
  • Активную поддержку и сообщество для ответов на вопросы
  • Сертификат о завершении курса
  • Практические кейсы для подготовки к реальной работе

Мы предлагаем 7-дневную гарантию возврата средств. Присоединяйтесь к курсу «Машинное обучение Python» прямо сейчас и начните свой путь в Data Science!

Для кого предназначен курс по машинному обучению на Python

  • Для тех, кто хочет начать карьеру в Data Science и изучить машинное обучение на Python.
  • Для начинающих, поскольку курс начинается с основ и постепенно развивает навыки.

Узнайте больше о Python для начинающих и других наших курсах, чтобы расширить свои знания в области программирования.

$ USD39.00

+ Электронный сертификат по окончании обучения