Описать данные до построения графика
Запишите, что означает одна строка, откуда взяты значения и какие поля пропущены. Проверьте дубликаты и типы столбцов. Сохраните эти решения рядом с ноутбуком, чтобы другой человек мог повторить подготовку.
Python · Pandas · ML · русская озвучка
Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля
Программа, практика и требования
«Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля» Юрия Аллахвердова связывает основы Python с анализом таблиц, визуализацией и классическими моделями машинного обучения. В 19 ч 35 мин видео есть NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, регрессия, kNN, деревья решений и Random Forest. Озвучка русская.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее- 4,4932 оценки на Udemy
- 5 176студентов на Udemy
- 19 ч 35 минвидео · 104 лекции
- RUрусская речь преподавателя
Highest RatedРусский язык · обновление февраль 2025
Перед началом
Подойдёт ли вам этот курс
Кому подойдёт
Новичкам в Python-аналитике и тем, кто хочет проверить интерес к Data Science на небольших наборах данных.
Что знать до старта
Автор не требует программирования: Python и функции разбираются внутри. Комфортная работа с таблицами, процентами и графиками поможет; статистику и оценку качества моделей стоит изучать дополнительно.
Что сможете сделать
Задания по обработке и визуализации таблиц, итоговый анализ US Shootings и учебные модели регрессии, классификации, k-ближайших соседей и случайного леса.
Учесть при выборе
Это вводная программа на 19 ч 35 мин, без заявленного полноценного трека deep learning, LLM или MLOps. Начальный Python повторяет темы общего курса автора. Последнее обновление — февраль 2025; методы библиотек нужно проверять по версиям.
Содержание и открытый урок
От таблицы к выводу, который можно проверить
Программа начинается с Python и функций, поэтому её можно рассматривать без другого завершённого курса языка. После установки Anaconda и знакомства с Jupyter внимание переходит к данным: массивам, DataFrame, пропускам, группировкам и объединению таблиц. Графики на Matplotlib и Seaborn помогают увидеть распределения и связи, а итоговый аналитический проект использует набор US Shootings. Дальше вводятся supervised и unsupervised learning, регрессия, классификация, kNN и деревья. На этом этапе особенно важно отличать красивый график от проверенного вывода и обученную модель от полезного прогноза. Курс даёт практическое знакомство с инструментами; статистику, проверку гипотез и более глубокую оценку моделей стоит развивать отдельно. Deep learning, LLM и промышленный MLOps не заявлены полноценными треками этой программы.
Перед стартом оцените открытый урок и подготовьте инструменты. Это вводная программа на 19 ч 35 мин, без заявленного полноценного трека deep learning, LLM или MLOps. Начальный Python повторяет темы общего курса автора. Последнее обновление — февраль 2025; методы библиотек нужно проверять по версиям.
Самопроверка · редакционные задания
Четыре проверки анализа и учебной модели
Эти упражнения предложены редакцией RusUdemy для самостоятельной проверки навыков. Они не являются дополнительными уроками преподавателя и не предполагают проверку работ автором.
Проверить объединение таблиц
До merge посчитайте строки и уникальные ключи в обеих таблицах, после — сравните результат. Объясните, почему число строк могло увеличиться и какие записи не нашли пару.
Сделать график честным и понятным
Выберите один вопрос, подпишите оси и единицы измерения, покажите пропуски или ограничения выборки. Сравните два способа визуализации и оставьте тот, из которого проще прочитать ответ.
Отделить обучение от проверки
Для учебной модели выделите проверочную часть данных до настройки. Сравните результат с простым базовым прогнозом и объясните метрику. Не используйте проверочные ответы при подготовке признаков или обучении.
19 ч 35 мин видео · 104 лекцииСверить программу на Udemy
Программа Data Science и Machine Learning на Python 3
На Udemy указаны 18 разделов и 104 лекции. После Python идут инструменты анализа, визуализация, итоговый набор данных и несколько классических алгоритмов ML. Практические проверки выше — дополнения редакции, а не обещание дополнительных уроков преподавателя.
На дату проверки в открытых данных Udemy: 18 разделов, 104 лекции, 19 ч 35 мин видео. На установку инструментов, самостоятельную практику и разбор ошибок потребуется дополнительное время. Темы ниже сгруппированы редакцией; перед выбором сверяйте доступное оглавление на Udemy.
Возьмите небольшой открытый набор по интересной вам теме и повторите весь путь: вопрос, очистка, анализ, визуализация и ограничения вывода. К модели переходите, когда понятно, что именно она должна предсказывать и как проверить результат.
- 01
Установка Python, базовые конструкции и функции
- 02
Anaconda и Jupyter Notebook
- 03
Массивы NumPy: операции, индексация и срезы
- 04
Pandas: DataFrame, пропуски, группировка, объединение и импорт данных
- 05
Matplotlib, Seaborn и встроенные графики Pandas
- 06
Итоговый анализ набора US Shootings
- 07
Основы ML, линейная регрессия и компромисс смещения-дисперсии
- 08
Логистическая регрессия, Titanic, kNN, деревья и Random Forest
Когда программа подходит вашей задачеВы выбираете обучение. RusUdemy помогает с оформлением.
Пришлите ссылку на выбранный курс. Уточним текущую стоимость и поможем оформить его в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс останутся у вас.
01
Курс в Вашем аккаунте
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
02
Без предоплаты
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
03
Покупка за 10 минут
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
04
Живой человек, не бот
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем курс и условия. Оплата после появления курса в аккаунте.
Опыт работы с сервисом
Отзывы клиентов RusUdemy
Оплатить udemy, а ещё получить комплимент и дельный совет, как в той рекламе - почти бесценно. Если вы читаете этот отзыв и ещё раздумываете где и как купить курс на udemy - вам к Михаилу, не сомневайтесь
Отзыв от:
Хотела поблагодарить ,все прошло быстро и доступно. Отдельная благодарность за обратную связь! Вы лучшие ♥️
Отзыв от:
Оперативно подошли к покупке курса. Очень доволен. Большое спасибо.
Отзыв от:
Купил курс по программированию. Михаил, спасибо за помощь с созданием нового аккаунта, быстроту ответа и оформления курса. Хороший сервис
Отзыв от:
Купил курс по программированию. Михаил, спасибо за помощь с созданием нового аккаунта, быстроту ответа и оформления курса. Хороший сервис
Отзыв от:
Спасибо Михаилу за помощь! Все получилось быстро и легко!
Отзыв от:
Ответы перед стартом