Data Science и ИИ: от Python до своих нейросетей

Python, SQL, анализ данных, машинное обучение и нейросети на PyTorch — путь от нуля до своего ИИ.

5.02 отзыва2583 студентов уже учатся

НовичокРусскийОбновлено в октябре 2026

Чему ты научишься

Писать на Python и доставать данные из баз на SQL
Анализировать данные в Pandas и NumPy, строить графики в Matplotlib
Обучать модели регрессии и классификации
Оценивать качество моделей и бороться с переобучением
Готовить признаки и подбирать гиперпараметры
Строить нейросети на PyTorch
Решать задачи компьютерного зрения и обработки текста
Дообучать большие модели и выводить их в продакшн

Твой путь

6 шагов от первого урока до финиша

БЕСПЛАТНО

Шаг 1Бесплатно

Python – для начинающих!

Основа: Python с задачами в онлайн-редакторе

Старт · 3 урока
Первые шаги · 6 уроков
Условия · 7 уроков
Циклы · 5 уроков

55 уроков 152 задачи

О курсе

Шаг 2Бесплатно

SQL – для начинающих!

Данные в базах: запросы и выборки

Введение · 2 урока
Первые запросы · 3 урока
Считаем и группируем · 2 урока
JOIN · 2 урока

13 уроков 18 задач

О курсе

Шаг 3749 ₽999 ₽

Python для аналитиков

Pandas, NumPy, визуализация и первые предиктивные модели

Работа с библиотекой Pandas. Часть 1 · 8 уроков
Работа с библиотекой Pandas. Часть 2 · 8 уроков
Анализ данных и визуализация с помощью Matplotlib и Seaborn · 12 уроков
Статистика с библиотекой Scipy · 6 уроков

51 урок 0 задач

О курсе

Шаг 4749 ₽999 ₽

Python для машинного обучения. Основы

Классическое машинное обучение: регрессия, классификация, деревья

Введение в машинное обучение · 7 уроков
Особенности регрессии как задачи машинного обучения · 5 уроков
Особенности классификации как задачи машинного обучения · 5 уроков
Модели полиномиальной регрессии и классификации · 3 урока

34 урока 0 задач

О курсе

Шаг 51 875 ₽2 500 ₽

Python для машинного обучения. Продвинутый

Продвинутое ML: метрики, переобучение, признаки, кластеризация

Метрики эффективности моделей машинного обучения · 4 урока
Недообучение и переобучение · 5 уроков
Оптимизация гиперпараметров · 2 урока
Инжиниринг численных признаков · 6 уроков

38 уроков 0 задач

О курсе

Шаг 6749 ₽999 ₽

Создание Искусственного Интеллекта

Нейросети на PyTorch: зрение, тексты, генеративные модели

Введение · 4 урока
Python для Data Science · 4 урока
Математика для Machine Learning · 3 урока
Введение в PyTorch · 4 урока

55 уроков 0 задач

О курсе

Финиш

Все курсы пройдены — ты прошёл путь!

Программа

6 курсов · 54 темы · 246 уроков · 170 задач

Для кого

Тем, кто хочет в Data Science и машинное обучение
Аналитикам, которым не хватает Python и ML
Тем, кто хочет понять, как устроены нейросети изнутри

Что нужно знать заранее

Опыт программирования не нужен — начинаем с Python
Школьная математика — нужное для ML объясняем по ходу

Выгода пути

Весь путь дешевле, чем те же курсы по отдельности

КурсПо отдельностиВ роадмапе

Python – для начинающих!По отдельностиБесплатноВ роадмапеБесплатно

SQL – для начинающих!По отдельностиБесплатноВ роадмапеБесплатно

Python для аналитиковПо отдельности999 ₽В роадмапе749 ₽

Python для машинного обучения. ОсновыПо отдельности999 ₽В роадмапе749 ₽

Python для машинного обучения. ПродвинутыйПо отдельности2 500 ₽В роадмапе1 875 ₽

Создание Искусственного ИнтеллектаПо отдельности999 ₽В роадмапе749 ₽

Итого весь путь

5 497 ₽4 122 ₽

Экономия 1 375 ₽ (−25%)

Преподаватели

Тимур Сагитов

5.0311516

Senior Python Developer. Стаж 12 лет. Более 4 миллионов просмотров на YouTube, создатель проекта $ sudo teach IT. Преподаёт с 2019 года, программирует с 2013.

Ведёт:Python – для начинающих!

Дмитрий Читалов

14716

С 2014 г. по н. в. - инженер-программист в АО Ракетный центр им. Макеева. С 2018 - 2024 гг. - преподаватель и автор учебных программ в онлайн-школах. C 2021 - по н. в. - создатель и преподаватель собственных программ обучения Python-разработчиков.

Ведёт:Python для машинного обучения. Продвинутый

Команда $ sudo teach IT

5.022725

Опытные преподаватели, научные руководители и их помощники ежедневно работают над созданием и улучшением курсов платформы!

Ведёт:Создание Искусственного ИнтеллектаSQL – для начинающих!Python для машинного обучения. ОсновыPython для аналитиков

Отзывы студентов

5.02 отзыва

wokiway

Python – для начинающих!19 мая 2026

все понравилось. единственное, хотелось бы больше задач, и немного более подробные условия самих задач

Александр

Python – для начинающих!7 января 2026

Курс краткий, но полезный. Для меня он отправная точка.

О роадмапе

Частые вопросы

Статьи по теме

Как выбрать, куда идти в IT: веб, боты, данные — без хаоса

Разберём самые понятные направления для новичка (веб, боты, аналитика/данные) и чем они отличаются по шагам обучения. В конце вы получите простой план, как проверить, что вам подходит, и какой стартовый путь выбрать.

Как понять, какой язык программирования учить первым: простой тест и выбор

Помогу новичку выбрать первый язык без стресса: объясню варианты по целям (веб, боты, анализ данных), что учить в первую очередь и как не потратить месяцы впустую. В конце — краткий план старта на ближайшие недели.

Что такое переменные, типы и условия в коде: объясню без матана на примерах

Разберём ключевые понятия для старта — переменные, типы данных, сравнения и условные операторы — простыми словами и на бытовых примерах. В конце соберём мини-скрипт, который принимает решение по введённым данным.

Нужно ли мне знать математику, чтобы начать программировать?

Разберём, где математика реально нужна (и где нет) для новичка: основы Python/веб/автоматизация/аналитика. В конце составим понятный маршрут обучения без лишней теории и подскажем, что повторить, если вы чувствуете пробелы.

Что такое переменная простыми словами: примеры из жизни и первый код

Разберём, что такое переменная без терминов: как “хранить” значение в памяти и как читать/менять его в программе. Дальше — мини-примеры на вводе/выводе и задания для новичка, чтобы закрепить понимание прямо в коде.

Какой первый проект выбрать новичку, чтобы не бросить обучение

Подберём 5–7 идей под уровень “с нуля”, объясним, что делать по шагам и как довести проект до результата без перегруза. В конце — как оформить мини-портфолио и что показать, даже если проект маленький.