# Программирование [Влад Бурмистров] [Stepik] Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение (2026)

Genri

"VIP" Подписка

[Влад Бурмистров] [Stepik] Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение (2026)​


2026-06-17_09-22-28.png

Слив курса Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение [Stepik] [Влад Бурмистров]
Этот пакет из 3 курсов содержит более 70 часов качественных видео-лекций!
С домашними заданиями, решениями для домашних заданий. С возможностью скачивать материалы курса.
А также поддержкой преподавателя, если у Вас возникнут какие-либо вопросы!

В курсе по Python Вы освоите следующие темы:
Изучите базовый синтаксис и структуры данных Python 3!
Научитесь создавать блокноты Jupyter Notebook и файлы .py
Изучите продвинутые возможности Python, такие как модуль "collections" и работа с timestamp!
Научитесь использовать Объектно-Ориентированное Программирование!
Изучите сложные темы, например декораторы и генераторы.
Получите уверенное понимание основ языка Python!

В курсе по SQL Вы освоите следующие темы:
Научитесь разрабатывать запросы SELECT к базам данных.
Поймёте все особенности соединений таблиц - INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN и т.д.
Сможете избегать частых ошибок, которые делают новички
Будете уверенно использовать SQL для анализа данных
Освоите продвинутые темы, включая оконные функции.





В курсе по Машинному Обучению Вы освоите следующие темы:
Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning)
Применение NumPy для работы с числами в Python
Использование Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных
Применение Pandas для манипуляции с данными в Python
Элементы Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python
Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах
Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных
Навыки подготовки данных к машинному обучению
Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных
Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science
Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения
Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению
Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучен

В программу входят:

  • 3 курса
  • 428 уроков
  • 71 час 32 минуты видео
  • 42 теста
Этот пакет курсов заменит Вам целый набор других курсов, которые могут стоить существенно дороже!

Скачать:

 📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
 

Похожие темы

Сверху