4.34
(87 Рейтинг)

Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля

Список желаний Поделиться
Поделиться курсом
Ссылка на страницу
Поделиться в социальных сетях

О курсе

Готовы начать свой путь к становлению специалистом в области Data Science?

Data Scientist — это одна из наиболее перспективных профессий в нашем веке. Она ориентирована на цифровые технологии, программирование и анализ данных. В связи с этим спрос на квалифицированных специалистов в области анализа данных стремительно растет.

Однако, ранее доступ к обучению и получению необходимых навыков в этой области был ограничен.

Как же решить эту проблему?

Большинство университетов не специализировались на подготовке карьеры в области Data Science, и уже существующие программы обучения часто являются дорогостоящими и требуют значительных временных затрат.

Большинство онлайн-курсов ограничиваются узкой специализацией, и сложно понять, как их знания вписываются в общую картину.

Этот обширный курс станет вашим надежным гидом в мире Data Science, помогая вам освоить навыки работы с Python для анализа данных, создания впечатляющих визуализаций и использования мощных алгоритмов машинного обучения.

Курс постоянно обновляется с новыми материалами!

Этот обучающий курс подходит для всех — для новичков без опыта программирования, для тех, кто имеет некоторый опыт в программировании, и для опытных разработчиков, желающих погрузиться в Data Science!

Что вы изучите:

  • Применение Python в области Data Science
  • Использование инструментов Data Science
  • Работу с библиотекой NumPy для работы с числовыми данными
  • Применение библиотеки Pandas для анализа данных
  • Визуализацию данных с использованием Matplotlib и Seaborn
  • Встроенную визуализацию средствами Pandas
  • Практическое применение полученных знаний
  • Использование библиотек машинного обучения и многое другое!

Запишитесь на курс и приобретите одну из самых востребованных профессий, а также уникальные навыки в Data Science, которые украсят ваше портфолио!

Чему вы научитесь?

  • Программирование на Python
  • Применение Python для Data Science
  • Использование pandas Data Frames для решения сложных задач
  • Использование pandas для обработки файлов Excel
  • Использование NumPy для числовых данных
  • Использование pandas для анализа данных
  • Использование matplotlib для визуализации данных
  • Использование seaborn для визуализации данных
  • Использование встроенной визуализации библиотеки Pandas
  • Использование библиотек Machine Learning
  • Применение новых знаний на практике
  • Линейная регрессия
  • Компромисс Смещения-Дисперсии
  • Логистическая регрессия

Рейтинги и отзывы студентов

4.3
Всего 87 Рейтингов
5
61 Оценка
4
10 Оценок
3
7 Оценок
2
3 Оценки
1
6 Оценок
АГ
5 месяцев тому назад
Знания стоящие своих денег Хотелось бы начать с того что я имел опыт ознакомления с другими курсами из этой области и готов вас заверить что этот курс лучший в секторе курсов по ДС на русском языке. Видно что автор любит свое дело и курс весьма информативен для тех кто когда-то имел небольшой опыт с языками программирования или для новичков. Хотелось бы выделить основные плюсы и минусы данного курса: 1. Курс комплексный и дает вам все необходимые элементы для дальнейшего развития. Весь синтаксис питона понятен и закрепляется упражнениями, решения которых вы можете сравнить с решениями других учеников и решением автора. 2. Весьма неплоха часть с библиотеками которые вам безусловно пригодятся. 3. Краткость - сестра таланта. Автор не льет воду по поводу и без, все только по теме. Курс отлично подойдет для тех кто хочет освоить Питон и базовые ДС инструменты в краткие сроки. Минусы 1. Местами не хватило пояснений. Автор часто ссылается на документацию, однако хотелось бы немного больше пояснений в отдельных операторах и их функционала. 2. Хотелось бы больше проектов. Для начинающих кодеров очень важным элементом успешного входа в айти - это толковое портфолио. Хотелось бы обратиться лично к автору курса. Юрий, спасибо вам за годный курс, мне лично он помог разобраться в вещах которые раньше казались темным лесом. Позволю себе предложить вам пару рекомендаций со стороны вашего студента. Было бы очень здорово добавить в курс введение в SQL, хотя бы базу, тогда стэк учеников бы здорово пополнился, ведь SQL очень важный инструмент любого аналитика данных. Ну и пару слов о git тоже было бы здоров услышать. В остальном курсом я остался доволен и смело могу рекомендовать его своим друзьям.
АФ
6 месяцев тому назад
Добрый день, Курс хороший, но есть вопросы по расположению блоков и заданий в нем, так как если ты начинаешь изучение с полного нуля, то бывают затруднения в понимании, так как в задании включены функции с которыми еще не знакомы, а в последствии через 3-5 лекций возвращаешься к функции которую ты уже сам нашел в интернете и сам разобрался как ей пользоваться. Для меня как для новичка это не совсем понятно. Спасибо за понимание.
SD
7 месяцев тому назад
"Курс ни о чём! Зачем делать название ""Data Science ...."" если обучение начинается с Hello World, типов данных и арифметических операций и так на 7 часов?! Короче, этот курс подходит только для тех, кто никогда не программировал и это их первый опыт. Для остальных это будет пустой тратой денег, как в моём случае."
С
7 месяцев тому назад
Здорово
А
11 месяцев тому назад
Курс не о машиннном обучении, он о программирование на python рассчитанный на абсолютных новичков. Я искал кое-что другое
АЛ
11 месяцев тому назад
сначала не понимал, почему длинные название переменной , много торопился поэтому начал быстро, но быстро выгорел, но сейчас учусь более тщательно, автор гений , очень качественный материал! спасибо)
MN
11 месяцев тому назад
Совсем поверхностные объяснения
AM
1 год тому назад
не все с ходу понятно - просто тыкаем на клаву и видим результат. а почему именно такой результат - не ясно
SL
1 год тому назад
Было достаточно полезно. Для новичка, думаю, такой материал вполне хватит для начало пути в обл. DS.
M
1 год тому назад
Очень понравился этот курс своей простотой в изложении материала, но хотелось бы заданя, которые могут применяться на практике (с контекстом или те, что объединяют темы). Но в целом, курс замечательный)))
R
1 год тому назад
я сегодня купил мак бук эйр, и впервые установил программы на него. судя по тому что у меня поучилось это сделать, курс достаточно подробен
ОЛ
1 год тому назад
Кур мне очень понравился. Я буквально пожираю этот курс. Я нахожу конкретные решения для задач в моих проектах. Спасибо вам большое.
MN
2 года тому назад
40% курса про самые базовые Python знания в остальном более-мение, для библиотек нет объяснения глобальной модели работы и стуктуры
МП
2 года тому назад
Доходчиво и понятно
2 года тому назад
Все супер, много инфы, понятно и за короткий промежуток времени, без воды
S
2 года тому назад
Очень интересный и познавательный курс. Особенно порадовала подготовительная часть.
AV
2 года тому назад
На мой взгляд, курс хороший. Автор не стесняется бросать новичков сразу в бой, не стремится объяснить все на пальцах, т.к. в реальном мире никто этого делать не будет. С другой стороны, я бы предпочел, чтобы преподаватель хотя бы иногда давал какие-то базовые объяснения. Скажем, когда начался раздел, посвященный аррэям, мне не хватило простого базового объяснения — хотя бы одну минуту. Кроме того, на текущем этапе наступает момент, когда хочется уже попробовать применить полученные знания. Мне пока неясно как я могу работать с реальными базами данных. Возможно, это меня ждет впереди и я зря волнуюсь.
NB
2 года тому назад
Отличный курс. Я новичок, но тут все ясно и понятно.
АТ
2 года тому назад
Объяснения всего курса доступным языком, понятно будет каждому. Курс легок в освоении. Преподавателю отдельное спасибо )
AM
2 года тому назад
Курс составлен грамотно, начиная с азов и далее усложняя процесс. Не очень понравилось что советуется книга по статистике на английском языке, ведь это не просто разговорный английский и сам предмет изучения не прост. Возможно Юрий очень верит в своих учеников! Спасибо за программу. Прошла за 3 месяца.

Хотите получать push-уведомления обо всех важных событиях?

Booh.ru
Logo
Корзина