Data Science с нуля

Погружение в Data Science: от Python и Pandas до машинного обучения. Научитесь анализировать данные с помощью Pandas и NumPy, создавать визуализации в Matplotlib, Seaborn и Plotly. Изучите описательную статистику, проверку гипотез (t-тест, ANOVA, p-value, доверительные интервалы), очистку данных от пропусков, выбросов и дубликатов, а также feature engineering — создание признаков, кодирование и масштабирование. Освойте линейную регрессию с интерпретацией метрик, деревья решений (Random Forest, Gradient Boosting) и кластеризацию (K-Means, DBSCAN, иерархическую) на реальных проектах в Jupyter Notebook с SQL-выборками и построением воспроизводимых pipeline.