Складчина Каталог
Мои курсы

Курсы по Python для ML/DS

Про сам язык программирования и его библиотеки как инструмент для дальнейшей работы с данными и моделями.

Python — основной язык для машинного обучения и анализа данных, и это направление разбирает именно его прикладную сторону: работу с библиотеками для обработки таблиц и массивов данных, визуализацию, базовые операции перед тем, как переходить к построению моделей.

Курсы здесь полезны как подготовка перед более специализированными темами вроде глубокого обучения или компьютерного зрения — без уверенного владения Python и его основными библиотеками двигаться дальше будет сложнее.

В каталоге
87 курсов
Доступно сейчас
67
На стадии сбора
18
Стоимость участия
от 80 ₽

Данные каталога обновлены 3 сентября 2026 г.

Это подготовительный шаг, а не самоцель — учитывайте дальнейший план

  1. Общий Python или специализация под ML

    Уточните, учит ли курс языку в целом или сразу сфокусирован на библиотеках для данных и моделей.

  2. Набор библиотек в программе

    Проверьте, какие именно инструменты разбираются — это определяет, насколько курс готовит к следующим темам направления.

  3. Наличие практики на реальных данных

    Убедитесь, что в курсе есть работа с настоящими датасетами, а не только синтаксис языка без прикладных задач.

Курсы в каталоге

Найдено: 67
D
Можно купить
3 174 ₽ 79 900 ₽ −96%
Оплатили 55

Data Science и нейронные сети для новичков

Дмитрий Романов
Python для машинного обучения Можно купить
2 208 ₽ 27 990 ₽ −92%
Оплатили 28

Python для машинного обучения

Владислав Перлин
Tensorflow 2.0: Deep Learning and Artificial Intelligence Можно купить
114 ₽ 800 ₽ −86%
Оплатили 28

Tensorflow 2.0: Deep Learning and Artificial Intelligence

Lazy Programmer
П
Можно купить
138 ₽ 880 ₽ −84%
Оплатили 24

Продвинутые модели прогнозирования с Python

М
Можно купить
188 ₽ 900 ₽ −79%
Оплатили 17

Машинное обучение на Python: Проекты, Подсказки, Решения проблем

Udemy
O
Можно купить
1 536 ₽ 9 900 ₽ −84%
Оплатили 13

Options Trading Strategies in Python

Quantinsti
C
Можно купить
1 536 ₽ 9 900 ₽ −84%
Оплатили 13

Crypto Trading Strategies

Quantra Quantinsti
Decision Trees in Trading: Artificial Intelligence in Trading Можно купить
1 752 ₽ 12 900 ₽ −86%
Оплатили 15

Decision Trees in Trading: Artificial Intelligence in Trading

Эрнест П. Чан
А
Можно купить
148 ₽ 1 248 ₽ −88%
Оплатили 28

Алготрейдинг с Python: Рыночно-нейтральные стратегии хедж-фондов

Рекомендательные системы и Глубокое обучение на Python Можно купить
136 ₽ 700 ₽ −81%
Оплатили 21

Рекомендательные системы и Глубокое обучение на Python

Lazy Programmer
D
Можно купить
216 ₽ 750 ₽ −71%
Оплатили 13

Deep Learning and NLP A-Z™: How to create a ChatBot

Udemy
P
Можно купить
190 ₽ 750 ₽ −75%

Python REST API с Flask, Docker, MongoDB и AWS DevOps

Tim Buchalka
T
Можно купить
358 ₽ 670 ₽ −47%
Оплатили 7

TensorFlow: Computer Vision with TensorFlow

Udemy
О
Можно купить
370 ₽ 700 ₽ −47%
Оплатили 7

Обучающие машины с использованием Python: наука о данных для новичков

М
Можно купить
88 ₽ 700 ₽ −87%
Оплатили 38

Машинное обучение на Python и Keras

D
Можно купить
3 088 ₽ 180 000 ₽ −98%
Оплатили 127

Data Scientist

Нетология
P
Можно купить
152 ₽ 600 ₽ −75%
Оплатили 18

Python: Machine and Deep Learning

Машинное обучение с Python и Big Data Можно купить
200 ₽ 9 000 ₽ −98%
Оплатили 108

Машинное обучение с Python и Big Data

Udemy
Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python Можно купить
80 ₽ 600 ₽ −87%
Оплатили 48

Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python

Udemy

Авторы курсов: Python для ML/DS

Школы и платформы

Другие направления подкатегории

Частые вопросы

Нужно ли уже знать программирование перед этим курсом?

Не всегда, часть программ начинает с основ Python, но наличие любого опыта в коде ускорит продвижение по материалу.

Какие библиотеки Python важны для машинного обучения?

Обычно разбирают инструменты для работы с таблицами данных, массивами чисел и визуализацией, конкретный набор уточняйте в описании курса.

Можно ли после этого курса сразу перейти к нейросетям?

Да, это логичный следующий шаг, но нужны ещё и основы самого машинного обучения, если их не было раньше.