Складчина Каталог
Мои курсы

Data Science

Поиск закономерностей в данных и построение моделей, которые предсказывают, а не просто описывают прошлое.

Data Science сочетает статистику, программирование на Python и понимание предметной области, чтобы строить модели, предсказывающие поведение или находящие скрытые закономерности в данных. Путь от сырых данных до рабочей модели включает их очистку, выбор признаков, обучение алгоритма и проверку качества результата — и на каждом этапе легко ошибиться.

Эта область требует больше математической базы, чем классическая аналитика данных, поэтому стоит уточнить, объясняет ли курс статистику и основы машинного обучения последовательно или предполагает, что вы уже знакомы с этим материалом.

В каталоге
262 курса
Доступно сейчас
148
На стадии сбора
113
Стоимость участия
от 40 ₽

Данные каталога обновлены 18 сентября 2026 г.

Какой стартовый уровень предполагает курс Data Science

  1. Требуемая математическая база

    Проверьте, объясняются ли статистика и основы линейной алгебры с нуля или курс сразу переходит к алгоритмам, предполагая эти знания.

  2. Работа с реальными грязными данными

    Учебные датасеты часто идеально чистые — уточните, разбирается ли очистка и подготовка данных с пропусками и выбросами, характерными для реальных проектов.

  3. Библиотеки и инструменты Python

    Работа с pandas, scikit-learn и подобными библиотеками — практическая база темы; проверьте, насколько глубоко это разбирается.

Курсы в каталоге

Найдено: 262
Базовая математика для цифровых профессий Предзаказ
40 000 ₽
Оплатили 19

Базовая математика для цифровых профессий

Глеб Карпов
Комбо из 10 постов по Causal Inference Предзаказ
961 ₽ 9 406 ₽ −90%
Оплатили 12

Комбо из 10 постов по Causal Inference

Артем Груздев
Нейросети для анализа данных и исследований Предзаказ
16 717 ₽ 64 000 ₽ −74%
Оплатили 40

Нейросети для анализа данных и исследований

Яндекс Практикум
Подписка на контент Полезная нагрузка Предзаказ
1 790 ₽
Оплатили 1

Подписка на контент Полезная нагрузка

Олег Булыгин
Отбор признаков с помощью генетического алгоритма Jupyter-тетрадка Можно купить
106 ₽ 600 ₽ −82%
Оплатили 24

Отбор признаков с помощью генетического алгоритма Jupyter-тетрадка

Артем Груздев
Анализ причинно-следственных связей в Python Можно купить
596 ₽ 5 653 ₽ −89%
Оплатили 24

Анализ причинно-следственных связей в Python

Артем Груздев
MLOps для разработки и мониторинга моделей Предзаказ
10 244 ₽ 140 000 ₽ −93%
Оплатили 23

MLOps для разработки и мониторинга моделей

Яндекс Практикум
Обработка естественного языка — NLP Предзаказ
5 428 ₽ 60 000 ₽ −91%
Оплатили 14

Обработка естественного языка — NLP

Яндекс Практикум
Causal Inference для аналитиков Предзаказ
300 ₽ 3 499 ₽ −91%
Оплатили 3

Causal Inference для аналитиков

Максим Кан
Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя Предзаказ
809 ₽ 2 990 ₽ −73%
Оплатили 7

Анализ данных Python: с 0 до уверенного бизнес-пользователя

Nikita Sergeev
Машинное обучение в Python. Подписка на контент (апрель 2026) Серия · 3 выпуска
2 877 ₽ 22 950 ₽ −87%
Оплатили 16

Машинное обучение в Python. Подписка на контент (апрель 2026)

Артем Груздев
Введение в системный анализ Предзаказ
2 005 ₽ 14 990 ₽ −87%
Оплатили 10

Введение в системный анализ

ProductStar
Симулятор «Инженер данных» Можно купить
5 000 ₽ 60 000 ₽ −92%
Оплатили 10

Симулятор «Инженер данных»

Андрон Алексанян
Как работает складчина
  1. Выберите материал

    Сравните программу, автора, отзывы и размер взноса в карточке.

  2. Проверьте статус

    Готовый курс можно приобрести. В предзаказ можно записаться и дождаться уведомления о старте.

  3. Внесите свою долю

    Перед оплатой проверьте актуальную сумму: взнос в предзаказе может измениться.

  4. Получите доступ

    После подтверждения оплаты следуйте инструкции из письма. Если нужна помощь, обратитесь в поддержку.

Подробнее об участии и получении материалов →

Авторы курсов: Data Science

Школы и платформы

Другие направления подкатегории

Частые вопросы

Нужна ли высшая математика для Data Science?

Базовое понимание статистики и линейной алгебры обычно требуется для осознанной работы с моделями, хотя многие практические задачи можно решать, опираясь на готовые библиотеки.

Достаточно ли знать Python для Data Science?

Python — основной инструмент, но одного языка недостаточно: нужны ещё понимание статистики, методов машинного обучения и умение работать с данными на практике.

Гарантирует ли изучение Data Science работу в этой сфере?

Нет, прохождение курса даёт навыки и понимание инструментов, но трудоустройство зависит от портфолио проектов, опыта и требований конкретных работодателей.