01 — 02
Python для анализа данных
Python, NumPy, pandas, очистка данных и воспроизводимая работа в Jupyter Notebook.
Онлайн-курс Skivo
Data Scientist.
Превращайте данные в решения.
Научитесь исследовать данные, строить модели машинного обучения и находить закономерности, которые помогают продуктам и бизнесу расти.
Начать бесплатно → Customer Churn Model Experiment DS-042 · validation dataset
MODEL HEALTHY
Accuracy94.8%↑ 3.2% к baseline
F1 score0.91стабильный результат
ROC AUC0.96цель превышена
Качество модели12 экспериментов
Важность признаков
usage_30d0.82
payments0.64
sessions0.47
Validation passed
Dataset: 184 250 строк Python · pandas · sklearn MODEL INSIGHT
Готово к тесту Качество выше baseline 8 недельмаршрут от анализа к первой ML-модели
32 урокакороткие занятия по 15 минут
8 проектовработы, которые можно показать
От данных к результату
Модель ценна не точностью в ноутбуке. А решением, которое она улучшает.
Вы научитесь проходить весь путь Data Scientist: от постановки задачи и исследования данных до проверки модели и объяснения результата команде.
0→1от Python и статистики к ML-проекту
MLмодели на реальных продуктовых данных
Программа,
которая приводит к модели.
Изучаете инструменты на практике и собираете портфолио из законченных Data Science-проектов.
03 — 04
Статистика и исследование
Распределения, выборки, корреляции, гипотезы и визуальный поиск закономерностей.
05 — 06
Машинное обучение
Регрессия, классификация, деревья решений, ансамбли и подготовка признаков.
07
Оценка качества модели
Валидация, выбор метрик, переобучение, интерпретация и сравнение экспериментов.
08
Data Science в продукте
Постановка задачи, бизнес-эффект, презентация результата и подготовка модели к внедрению.
Итоговый проект
Построите модель для реальной продуктовой задачи.
Исследуете данные, подготовите признаки, сравните алгоритмы и объясните, как прогноз поможет продукту или бизнесу.
Исследовательский анализ данных
Подготовка и проверка признаков
Сравнение нескольких ML-моделей
Оценка качества и интерпретация
Презентация результата для команды
Кому подойдёт курс
Начинающим в данных
Если хотите освоить Python, статистику и машинное обучение через практические задачи.
Аналитикам
Если хотите перейти от описания прошлого к прогнозированию и ML-моделям.
Разработчикам
Если хотите научиться создавать решения на основе данных и машинного обучения.
Вопросы и ответы
Нужен ли опыт программирования?
Нет. Курс начинается с основ Python и постепенно приводит к построению и оценке моделей машинного обучения.
Нужна ли сложная математика?
Достаточно школьной базы. Необходимые понятия статистики и математики объясняются через практические задачи и визуальные примеры.
Будут ли проекты для портфолио?
Да. Вы выполните несколько проектов по анализу данных и машинному обучению, включая итоговый продуктовый кейс.
Ваш следующий навык
Данные уже содержат ответ. Научитесь его находить.
Начните с первого короткого урока и постройте свою первую модель на реальных данных.
Начать бесплатно →