Модуль 0. Разминка: Python и pandas для ML (необязательный)
Модуль 0 · необязательный · 3 урока · ≈ 3 часа · Уровень: с нуля
Инструменты: Python, pandas, NumPy, matplotlib, Google Colab
Разминка: Python и pandas для машинного обучения
Машинное обучение пишется на Python. Но для этого курса не нужно быть программистом: достаточно уверенно владеть небольшим набором инструментов — переменными, списками, функциями и, главное, библиотекой pandas для работы с таблицами.
Этот модуль — мостик для тех, кто давно не открывал Python или знаком с данными только по SQL и Excel. За три урока вы вспомните всё необходимое на живом бизнес-кейсе и будете готовы к модулю 1.
Нужен ли вам этот модуль? Пройдите входной тест из 10 вопросов. Если набрали 8 и больше — смело переходите к модулю 1. Если меньше — начните отсюда: три часа сейчас сэкономят много времени потом.
Чему вы научитесь
| Навык | Где пригодится в курсе |
|---|---|
| Работать в Google Colab | Во всех модулях: вся практика — в Colab |
| Переменные, списки, словари, функции | Собственные функции признаков в модулях 2, 3 и 6 |
| Загружать и изучать таблицы в pandas | Первый шаг каждого кейса |
| Фильтровать, объединять и группировать данные | EDA, профили сегментов, бизнес-таблицы |
| Работать с датами | Признаки времени и сезонности |
| Строить графики | EDA, остатки, кривые обучения, SHAP |
Кейс модуля: сеть кофеен «Ала-Арча Кофе»
У «Ала-Арча Кофе» четыре точки: Центр, Джал и Восток-5 в Бишкеке и одна в Оше. Владелец ведёт учёт в кассовой системе, но не знает, какие позиции приносят больше прибыли, какая точка лидирует и когда наплыв гостей. У вас есть две таблицы за июнь–июль 2026 года.
- Заказы (4 000 строк): дата и время, точка, позиция, количество, способ оплаты, тип гостя.
- Меню (12 позиций): название, категория, цена и себестоимость.
Если вы проходили курс SQL, задачи покажутся знакомыми: фильтрация, JOIN, GROUP BY. Теперь — на Python.
Уроки модуля
Урок 0.1. Python за один урок
Google Colab, переменные и типы, списки и словари, условия, циклы и функции.
Урок 0.2. pandas: таблицы в Python
Загрузка, фильтрация, пропуски, merge, groupby и работа с датами.
Урок 0.3. NumPy и графики
Вычисления над массивами, основные графики matplotlib и первый шаг к ML — таблица X и столбец y.
Что понадобится
- Аккаунт Google для Google Colab. Устанавливать ничего не нужно.
- Файлы модуля: module_0_files.zip (ноутбук
module_0_notebook_alaarcha_coffee.ipynb+ обе таблицы) или отдельно orders.csv и menu.csv. - Опыт программирования не обязателен. Полезно, но не нужно знание SQL или Excel.
Начните с урока 0.1 — через 40 минут вы напишете свою первую функцию на Python.