12 модулей

Интерактивный

Наука о данных Технологии и ИТ Программирование

Наука о данных на Python

Name: Наука о данных на Python
Availability: InStock

12 ч 4 12 модулей Сертификат на 7 языках Неограниченный доступ Совместимо с мобильным

Бесплатно ВЕСЬ КОНТЕНТ

Курс бесплатный · Сертификат от 55 $

Начать

Обучение с поддержкой ИИ

Твой персональный ИИ-ассистент с тобой на протяжении всего курса: задавай мгновенные вопросы, получай объяснения на своём уровне, твой прогресс сохраняется.

24/7 активен · в каждом модуле

НАУКА О ДАННЫХ ТЕХНОЛОГИИ И ИТ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Наука о данных на Python: сертификационная программа Наука о данных на Python сертификационная программа предназначена для тех, кто хочет освоить полный цикл работы с данными — от основ программирован...

4 студентов 720 минут 12 модулей

12 модулей

Интерактивный

Бесплатно ВЕСЬ КОНТЕНТ

Курс бесплатный · Сертификат от 55 $

Начать

Что такое Наука о данных на Python?

Наука о данных на Python: сертификационная программа

Наука о данных на Python сертификационная программа предназначена для тех, кто хочет освоить полный цикл работы с данными — от основ программирования до развертывания готовых моделей. Курс учит практическим навыкам анализа, визуализации и машинного обучения на Python, используя реальные датасеты и кейсы. Главный практический результат — вы сможете самостоятельно проводить исследовательский анализ, строить прогнозные модели и внедрять их в production.

Программа построена как последовательное погружение: начинается с базовых библиотек NumPy и Pandas, затем переходит к визуализации (Matplotlib, Seaborn) и очистке данных. После этого вы освоите описательную статистику, инженерию признаков и отбор переменных, а затем — линейные модели, деревья решений, ансамблевые методы и основы нейронных сетей. Отдельные модули посвящены обработке естественного языка и анализу временных рядов, а завершается курс практикой по развертыванию моделей и MLOps. Выбирая эту программу сейчас, вы получаете актуальный стек навыков, востребованный в data science, аналитике и AI-разработке.

Что такое наука о данных на Python?

Наука о данных (Data Science) — это междисциплинарная область, объединяющая статистику, программирование и предметные знания для извлечения инсайтов из данных. Её ядро составляют методы сбора, очистки, преобразования, анализа и визуализации данных, а также построение предсказательных моделей с помощью машинного обучения. Python стал основным языком в этой сфере благодаря богатой экосистеме библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) и простоте интеграции с базами данных и облачными платформами.

Сегодня наука о данных применяется повсеместно: от рекомендательных систем в e-commerce и анализа медицинских изображений до прогнозирования финансовых рынков и оптимизации логистики. В последние годы произошёл сдвиг в сторону автоматизации (AutoML) и MLOps, что требует от специалистов не только умения строить модели, но и развёртывать их в продакшн. Владение Python и понимание полного цикла data science становятся обязательными для аналитиков, инженеров данных и исследователей.

Освоив науку о данных на Python, вы приобретаете универсальный набор компетенций: программирование, статистическое мышление, работу с неструктурированными данными (текст, временные ряды) и навыки production-разработки. Это открывает двери в профессии data scientist, data analyst, ML-инженера, а также усиливает позиции в смежных ролях — от product-менеджера до исследователя. В современном мире, где данные — ключевой ресурс, умение с ними работать становится конкурентным преимуществом в любой сфере.

Частые вопросы о Наука о данных на Python

Сертификат курса поможет в резюме?

Да, сертификат может стать полезным дополнением к резюме. Это именной сертификат участника с уникальным кодом проверки, который работодатель может онлайн подтвердить. Он не заменяет диплом, но служит объективным свидетельством того, что вы прошли практическую программу по анализу данных на Python. В курсе вы выполняете реальные кейсы с датасетами, поэтому сертификат подкреплён конкретными навыками, а не просто теорией.

Подойдет ли курс новичку без опыта?

Курс начинается с основ Python для анализа данных — переменных, типов данных, списков и словарей, поэтому он подходит и тем, кто только знакомится с языком. Вы последовательно пройдёте от базовых структур до развёртывания моделей, так что никаких пропусков не будет. Единственное пожелание — базовое знакомство с любым языком программирования ускорит старт, но оно не обязательно.

Как использовать NumPy для массивов?

NumPy предоставляет структуру многомерного массива ndarray, которая гораздо быстрее и удобнее обычных списков Python. Вы создаёте массивы с помощью np.array(), np.zeros(), np.arange() и выполняете операции векторизованно — без циклов. Например, чтобы умножить каждый элемент на 2, достаточно написать arr * 2. В курсе вы на практике освоите индексацию, срезы, агрегации и работу с формами массивов, что является фундаментом для Pandas и машинного обучения.

Как очистить данные с dropna?

Метод dropna() из библиотеки Pandas удаляет строки или столбцы, содержащие пропущенные значения. По умолчанию он удаляет любую строку, где есть хотя бы один NaN. Вы можете настроить поведение: dropna(axis=1) удалит столбцы, thresh=n оставит строки с минимум n непустыми значениями. В курсе вы также изучите стратегии — когда удаление оправдано, а когда лучше заполнить пропуски, чтобы не потерять данные.

В чем разница StandardScaler и MinMaxScaler?

Оба масштабируют числовые признаки, но по-разному. StandardScaler вычитает среднее и делит на стандартное отклонение — итоговые значения имеют среднее 0 и дисперсию 1. MinMaxScaler сжимает данные в заданный диапазон (обычно [0,1]) по формуле (x - min) / (max - min). Выбор зависит от задачи: StandardScaler устойчив к выбросам, если они не экстремальны, а MinMaxScaler лучше подходит для алгоритмов, чувствительных к масштабу, например, нейронных сетей. В курсе вы также познакомитесь с RobustScaler, который использует медиану и квартили.

Как дерево решений выбирает признаки?

Дерево решений использует алгоритм CART, который на каждом шаге выбирает признак и порог, дающие наилучшее разделение данных. Критерии разделения — Gini impurity или энтропия — измеряют, насколько однородными стали группы после разбиения. Дерево перебирает все признаки и все возможные пороги, выбирая тот, который максимально снижает неопределённость. В курсе вы разберёте структуру дерева, увидите, как оно строит вопросы вида «признак < значение?», и поймёте, почему ансамбли из сотен деревьев работают точнее одного.

Правда ли, что нейронные сети — магия?

Нет, это не магия, а последовательная математика: взвешенная сумма входов, нелинейная функция активации и обратное распространение ошибки. В курсе вы разберёте анатомию сети — нейроны, слои, веса — и соберёте простую модель своими руками. Глубокое обучение автоматически извлекает признаки, но каждый шаг объясним через градиенты и матричные операции. Вы убедитесь, что за впечатляющими результатами стоят чёткие алгоритмы, а не чёрный ящик.

Что Тебе Даст Этот Курс?

Применять базовые конструкции Python для загрузки и первичного анализа данных из различных источников.
Использовать библиотеки NumPy и Pandas для эффективной обработки и трансформации табличных данных.
Создавать информативные графики и диаграммы с помощью Matplotlib и Seaborn для визуального анализа данных.
Реализовывать методы очистки и предобработки данных для устранения пропусков, дубликатов и выбросов.
Проводить описательный статистический анализ и исследовательский анализ данных для выявления закономерностей и аномалий.
Разрабатывать новые признаки и отбирать наиболее значимые переменные для улучшения качества моделей.
Строить и оценивать модели машинного обучения, включая линейные модели, деревья решений и ансамблевые методы.
Развертывать обученные модели в продуктивной среде с использованием практик MLOps для автоматизации и мониторинга.

Программа

12 модулей

1. Основы Python для анализа данных

1 ч

2. Библиотеки NumPy и Pandas

1 ч

3. Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn

1 ч

4. Очистка и предобработка данных

1 ч

5. Описательная статистика и исследовательский анализ

1 ч

6. Инженерия признаков и отбор переменных

1 ч

7. Введение в машинное обучение: линейные модели

1 ч

8. Деревья решений и ансамблевые методы

1 ч

9. Основы нейронных сетей и глубокого обучения

1 ч

10. Обработка естественного языка

1 ч

11. Анализ временных рядов

1 ч

12. Развертывание моделей и MLOps

1 ч

Экзамен – Наука о данных на Python

20 вопросов • 70% для прохождения • 30 мин

Открыть все модули бесплатно

Создай аккаунт, запишись на курс и сразу начни с первого модуля.

Войти

Экзамен – Наука о данных на Python

20 вопросов • Проход: 70% • 30 мин

Начать тест

Длительность курса

720

Всего минут

Модуль

Финальный экзамен

~60

Мин / Модуль

Программа сертификации Наука о данных на Python

Подтверди навык

Те, кто проходит экзамен из 20 вопросов на 30 минут с результатом 70%, получают сертификат Наука о данных на Python.

Выделись в резюме

Добавив сертификат в резюме, ты получаешь профессиональную рекомендацию для поиска работы и выделяешься среди других.

Преимущество в карьере

Сертификаты Obrazum признаются HR-департаментами и расширяют карьерные возможности.

Образец

Начать

СТОИМОСТЬ СЕРТИФИКАТА

110 $ 55 $

Детали сертификата

В конце курса проводится онлайн-экзамен из 20 вопросов с ограничением 30 минут. Экзамен появляется автоматически после прохождения тем. Получившие минимум 70 из 100 на сертификационном экзамене получают Наука о данных на Python-документ (сертификат участия). Полученный сертификат можно добавить в резюме для откликов в перечисленных выше отраслях и использовать как доказательство прохождения этого интерактивного курса.

Сертификат об успехе, который ты получаешь по программе курса Наука о данных на Python, обладает ценностью, доказывающей твоё личное и профессиональное развитие в деловой среде. Добавив его в резюме, ты получаешь весомую рекомендацию для откликов на вакансии. Кроме того, по сравнению с сертификатами других частных образовательных учреждений сертификаты Obrazum предлагаются нашим участникам по гораздо более доступной цене.

Поскольку отделы кадров знают Obrazum как авторитетное учреждение в этой сфере, они ценят такие сертификаты и могут благосклонно оценить твои отклики на вакансии. Поэтому сертификат курса Наука о данных на Python от Obrazum способен сделать твои заявки более привлекательными и обеспечить выгодную позицию в деловой среде.

Подробнее — посети страницу Поддержки.

Сертификат на 7 языках

Получение сертификатов о прохождении наших курсов стало более значимым и глобальным. С сертификатами на турецком, английском, немецком, французском, испанском, арабском и русском языках мы раскрываем потенциал наших учеников по всему миру.

Почему сертификат на 7 языках?

01

Развитие глобальных навыков

Получение сертификатов на 7 языках развивает твои навыки коммуникации в общении с большим числом людей по всему миру. Это позволяет действовать на международной арене увереннее и компетентнее.
02

Международные карьерные возможности

Работодатели могут расценить твои сертификаты на нескольких языках как признак способности использовать глобальные возможности. Так ты откроешь больше дверей для новых работ и проектов.
03

Культурное богатство

Возможность получить сертификаты на разных языках помогает выстраивать более близкие отношения с разными культурами и расширяет мировоззрение. Это обогащает глобальную перспективу и углубляет культурное понимание.
04

Способность участвовать в международных проектах

Многоязычные сертификаты дают преимущество для более эффективной работы на международных проектах. Они повышают шансы на лидерство и участие в разнообразных проектах в бизнес-среде.
05

Прояви себя на глобальной арене

Сертификаты на нескольких языках позволяют показать твои навыки и знания по всему миру. Ты можешь стать профессионалом, признанным на международном уровне.

Языковое разнообразие открывает мировые возможности. Если хочешь проявить себя на международной арене, присоединяйся к нашей программе онлайн-курса Наука о данных на Python и отправляйся в это путешествие вместе с нами.

Часто задаваемые вопросы

Этот курс платный?

Нет, все курсы на Obrazum полностью бесплатны. Мы считаем, что образование должно быть доступно каждому.

Как присоединиться к курсу?

После создания аккаунта одним кликом по «Начать курс» можно сразу же приступить к первому модулю.

Могу ли я проходить курс в своём темпе?

Да, все курсы рассчитаны на обучение в своём темпе. Дедлайнов и ограничений по времени нет.

Как получить мой сертификат?

После завершения курса и успешной сдачи итогового экзамена можно заказать сертификат и сразу скачать PDF.

Какие преимущества у Сертифицированного сертификата?

С мгновенным доступом к PDF, валидностью на 7 языках, цифровой подписью и уникальным кодом проверки твой сертификат становится профессиональной рекомендацией в откликах на вакансии.

Развивайте карьеру

Сделай новый шаг в карьере с курсом Наука о данных на Python. Добавь сертификат в резюме, выделись среди соискателей и открой новые возможности в индустрии.

Начать