модуль #1 Деректану ғылымына кіріспе Деректану, маңыздылығы және қолданбаларына шолу
модуль #2 Деректану процесі Деректану процесін түсіну: мәселені анықтау, деректерді жинау, тазалау, талдау және визуализация
модуль #3 Деректерді ғылымға арналған Python Python бағдарламалау тіліне және оның деректер ғылымына арналған кітапханаларына кіріспе (NumPy, Pandas және т.б.)
модуль #4 Деректерді алдын ала өңдеу Жетіспейтін мәндерді өңдеу, деректерді қалыпқа келтіру, мүмкіндіктерді масштабтау және деректер трансформация
модуль #5 Деректерді визуализациялау Matplotlib және Seaborn көмегімен деректерді визуализацияға кіріспе
модуль #6 Сипаттамалы статистика Орталық тенденция, өзгергіштік және деректерді тарату шаралары
модуль #7 Инференциалды статистика Гипотеза тестілеу, сенімділік интервалдары және р-мәндері
модуль #8 Регрессиялық талдау Қарапайым және көп сызықтық регрессия, регрессиялық жорамалдар және модельді бағалау
модуль #9 Мүмкіндік инженериясы Мүмкіндіктерді таңдау, шығару және жасау әдістері
модуль #10 Бақыланатын оқыту Бақыланатын оқытуға кіріспе, классификация және регрессия
модуль #11 бақылаусыз оқыту бақылаусыз оқытуға кіріспе, кластер құру және өлшемді азайту
модуль #12 Модельді бағалау Метрика модель өнімділігін бағалау, шамадан тыс орнату және сәйкес келмеу
модуль #13 Шешім ағаштары және кездейсоқ ормандар Шешім ағаштары мен кездейсоқ ормандарға кіріспе, артықшылықтар мен шектеулер
модуль #14 Векторлық машиналарды қолдау Векторлық машиналарды қолдауға кіріспе, ядролық трюк және SVM түрлері
