Python для ИИ с нуля

О курсе

Курс для тех, кто хочет писать код для работы с данными и ИИ-инструментами с нуля, без опыта программирования вообще. Курс разбирает питон не как язык в целом, а как инструмент именно для данных — от типов, изменяемости и трейсбеков до pandas, numpy и вызова моделей через внешний API.

Уроки идут от окружения и типов — «venv, версии и воспроизводимость», «Трейсбек: как читать и что делать первым» — через numpy и pandas — «DataFrame и Series: из чего сделан pandas», «Группировка и агрегация», «Объединение таблиц и судьба ключей» — к структуре проекта, тестам для аналитического кода и работе с внешними API. Каждый блок заканчивается своим рабочим инструментом: загрузчиком данных, воспроизводимым отчётом, маленьким проектом, готовой утилитой для внешнего сервиса.

Курс подойдёт новичкам без опыта программирования, которые хотят применять код в своей реальной работе с данными, а не сдавать экзамен по синтаксису языка. Технических знаний не требуется, но нужны свои рабочие данные — задания строятся на реальном CSV или Excel-файле, а не на учебных примерах из учебника.

Чему вы научитесь

• Настраивать окружение и фиксировать зависимости в requirements.txt
• Читать трейсбек и находить первопричину ошибки
• Работать с массивами numpy и векторизацией вместо циклов
• Строить DataFrame, фильтровать, группировать и объединять таблицы
• Раскладывать код по src/scripts/tests вместо одного файла
• Писать минимальный набор тестов, который окупается
• Логировать вместо print и обрабатывать ошибки
• Вызывать внешний API с повторными попытками и флагом --dry-run

Что останется после курса

• Загрузчик своих рабочих данных (load.py)
• Воспроизводимый отчёт по своим таблицам одним скриптом
• Маленький проект с тестами и структурой src/scripts/tests
• Готовый к передаче инструмент, работающий с внешним сервисом, а на платных тарифах — сертификат

Курс не учит алгоритмам и структурам данных для собеседований — это практический питон для работы с данными, а не олимпиадное программирование.