Applied Data Science and Machine Learning Foundations — WalkSelf
4.1 (18) ⏱ 2 ч 30 мин 📚 25 уроков 🎧 Аудиоверсия

Applied Data Science and Machine Learning Foundations

Learn how to analyze data, build predictive models, and make data-driven decisions using modern Python libraries and machine learning techniques.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

In today's data-driven world, the ability to translate raw information into actionable insights is a highly sought-after skill. Understanding how data science and machine learning work together allows you to uncover hidden patterns and predict future trends with precision. This text-based course guides you through the foundational concepts of data science and machine learning, teaching you how to apply these techniques to real-world scenarios. You will transition from understanding basic data principles to implementing predictive models and clustering algorithms that drive business decisions. What you'll learn: - Understand the fundamental principles of data gathering, cleaning, and exploratory data analysis. - Apply dimensionality reduction techniques like Principal Component Analysis (PCA) to simplify complex datasets. - Implement unsupervised learning algorithms, including clustering, to discover natural groupings in data. - Build and evaluate predictive machine learning models for classification and regression tasks. - Utilize modern Python data libraries and pipelines to write clean, maintainable, and efficient code. - Make informed, data-driven decisions based on statistical analysis and model outputs. You will start by mastering key terminology and data preprocessing techniques before moving on to hands-on written walkthroughs of core machine learning algorithms. The curriculum guides you step-by-step from raw data to fully evaluated predictive models through clear explanations and code snippets. This course is designed for beginners who want to enter the fields of data science and machine learning, with no prior advanced mathematical or programming background required. Start reading today to unlock the power of data-driven decision-making.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    2 ч 30 мин практического материала

Отзывы (18)

Līga Liepiņa LV Подтверждённый учащийся
★ 3 · 24 июля 2026

Хороший курс. Он обеспечил хорошую основу. Я бы предпочел, чтобы некоторые из последующих модулей имели более сложные задачи.

শামীমা সুলতানা BD
★ 4 · 18 июля 2026

Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.

Henry König AT
★ 5 · 15 июля 2026

Люблю четкие объяснения и разнообразие примеров. Этот курс невероятно ценный и применимый.

عمر بن خميس البارواني OM
★ 3 · 9 июля 2026

Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!

Austėja Urbonaitė LT Подтверждённый учащийся
★ 4 · 7 июля 2026

Это был довольно хороший курс в целом. Некоторые части двигались немного быстро для меня, но примеры были в целом полезны. Стоит времени инвестиций.

Scarlett Tremblay CA
★ 5 · 6 июля 2026

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

Lê Minh Cường VN Подтверждённый учащийся
★ 5 · 25 июня 2026

Фантастический опыт обучения. Темп был идеальным, и примеры действительно закрепили концепции. Большой палец вверх!

Mildred Boakye GH Подтверждённый учащийся
★ 5 · 21 июня 2026

Блестящий курс! Поток информации был идеальным, а примеры действительно закрепили понятия. Мне понравилось!

طارق DZ
★ 5 · 13 июня 2026

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры из реального мира были невероятно полезны. Я так много узнал и чувствую себя готовым применить его.

Lina Johansson SE Подтверждённый учащийся
★ 4 · 11 июня 2026

Очень понравились практические примеры! Они действительно привели концепции к жизни. Курс был хорошо организован и легко ориентироваться.

Charlie Robinson AU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 9 июня 2026

Я очень рад, что я прошел этот курс. Практические приложения были очень полезны, а общая структура была первоклассной.

山崎 悠斗 JP
★ 4 · 2 июня 2026

Это было хорошее введение. Структура логична, и она эффективно охватывает основы. Может быть слишком вводным для продвинутых учащихся.

Emily Lewis US Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2 июня 2026

Хорошее введение в тему. Структура была логичной, и большинство примеров были актуальны, хотя я хотел бы большей глубины в некоторых областях.

Valeria López CO Подтверждённый учащийся
★ 4 · 29 мая 2026

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Ana Silva PT Подтверждённый учащийся
★ 5 · 29 мая 2026

Блестящий курс! Структура была интуитивно понятной, а практические идеи бесценны. Настоятельно рекомендую.

Nojus Mikalauskas LT Подтверждённый учащийся
★ 4 · 28 мая 2026

Хорошее введение. Я оценил четкие шаги, хотя некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше примеров.

سميرة غالب JO Подтверждённый учащийся
★ 5 · 27 мая 2026

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры были супер актуальны и помогли закрепить понятия.

Shalini Edirisinghe LK Подтверждённый учащийся
★ 1 · 26 мая 2026

Это приличное введение. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных примеров для закрепления концепций.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство