Введение в Data Science: часть 1 — программирование на Python — курс от Stepik
Курс «Введение в Data Science: часть 1 — программирование на Python» на Stepik является первым в серии специализации по Data Science. Программа полностью посвящена изучению фундаментальных основ языка Python — одного из наиболее востребованных языков в сфере анализа данных. Слушатели осваивают синтаксис Python, работу с переменными и типами данных, условные конструкции, циклы, функции, а также структуры данных: списки, словари и множества. Курс формирует прочный фундамент для дальнейшего изучения библиотек анализа данных и машинного обучения.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- Stepik
- Автор
- Автор курса, Stepik
- Длительность
- 1 мес, 5 ч/нед
- Формат
- Онлайн. Видеолекции, тесты и практические задания с автоматической проверкой на платформе Stepik
- Уровень
- Новичок
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат
- Обновлено
- март 2026 г.
Программа и содержание
Модули и темы
Начальный модуль охватывает установку среды разработки, знакомство с синтаксисом Python, работу с числовыми и строковыми типами данных, а также базовый ввод-вывод.
- Установка Python
- Переменные и типы данных
- Арифметические операции
- Строки и форматирование
- Ввод и вывод данных
Основы Python
Синтаксис языка, переменные, типы данных и базовые операции
Начальный модуль охватывает установку среды разработки, знакомство с синтаксисом Python, работу с числовыми и строковыми типами данных, а также базовый ввод-вывод.
- Установка Python
- Переменные и типы данных
- Арифметические операции
- Строки и форматирование
- Ввод и вывод данных
Условные конструкции и циклы
Управление потоком выполнения программы
Изучение условных конструкций для ветвления логики и циклов для повторения действий. Практические задачи на комбинирование условий и итераций.
- Оператор if-elif-else
- Цикл for
- Цикл while
- break и continue
- Вложенные циклы
Структуры данных
Списки, кортежи, словари и множества в Python
Работа с коллекциями данных в Python: создание, индексация, итерирование. Генераторы списков для лаконичного кода. Выбор подходящей структуры данных для задачи.
- Списки и операции
- Кортежи
- Словари
- Множества
- Генераторы списков
Функции
Создание и использование функций, области видимости
Написание собственных функций, передача аргументов, возврат результатов. Понимание областей видимости переменных и использование лямбда-выражений.
- Определение функций
- Аргументы и параметры
- Возврат значений
- Область видимости
- Лямбда-функции
Работа с файлами и модулями
Чтение и запись файлов, импорт модулей
Заключительный модуль посвящён работе с файлами: чтение текстовых и CSV-данных, запись результатов. Знакомство с модулями Python и стандартной библиотекой.
- Чтение файлов
- Запись в файлы
- Контекстный менеджер with
- Импорт модулей
- Стандартная библиотека
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Тем, кто хочет войти в Data Science и начать с основ Python
- →Студентам без опыта программирования
- →Аналитикам, желающим автоматизировать работу с данными
- →Специалистам из смежных областей, переходящим в сферу данных
Требования
- →Опыт программирования не требуется — курс начинается с нуля
- →Компьютер с возможностью установить Python 3
Плюсы и минусы курса Введение в Data Science: часть 1 — программирование на Python
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Полностью бесплатный курс для входа в Data Science
- Последовательное изложение от простого к сложному
- Часть специализации — можно продолжить обучение на следующих курсах серии
- Практические задания с автоматической проверкой
- Подходит для абсолютных новичков в программировании
Минусы
- Охватывает только основы Python без библиотек анализа данных
- Нет обратной связи от преподавателя
- Для реальной работы в Data Science потребуется пройти остальные части серии
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли опыт программирования?
Это полный курс по Data Science?
Сколько времени нужно на прохождение?
Выдаётся ли сертификат?
Какие курсы пройти после этого?
Нужен ли опыт программирования?
Нет, курс предназначен для начинающих и начинается с самых основ Python. Предыдущий опыт программирования не требуется.
Это полный курс по Data Science?
Нет, это первая часть серии. Курс посвящён основам Python как фундаменту для дальнейшего изучения анализа данных и машинного обучения.
Сколько времени нужно на прохождение?
Примерно 3–4 недели при занятиях по 5 часов в неделю. Самостоятельный формат позволяет учиться в удобном ритме.
Выдаётся ли сертификат?
Да, при успешном прохождении курса выдаётся сертификат Stepik.
Какие курсы пройти после этого?
Рекомендуется продолжить серию «Введение в Data Science»: часть 2 посвящена библиотекам анализа данных, а далее — машинному обучению.