Руслан Сенаторов: Анализ данных. Python Pandas EDA. Data Science ★ 5.000

📊 Бесплатный Курс:Анализ данных на Python + EDA с нуля

Описание:
Практический курс по анализу данных на Python, ориентированный на тех, кто хочет освоить инструменты data science, научиться работать с большими данными, делать разведочный анализ данных (EDA) и подготовку данных для машинного обучения (machine learning). Вы шаг за шагом пройдёте через все этапы обработки и анализа данных: от загрузки до визуализации и построения моделей.

Вы научитесь:

• Программировать на Python с упором на data science

• Работать с библиотеками: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, plotly

• Производить загрузку, очистку и трансформацию данных

• Выявлять выбросы, работать с пропущенными значениями

• Строить интерактивные визуализации данных

• Проводить корреляционный анализ, статистический анализ и группировку данных

• Делать EDA (Exploratory Data Analysis) для поиска скрытых закономерностей

• Готовить данные для построения моделей машинного обучения

• Понимать основы классификации, регрессии, кластеризации и применять их на практике

• Использовать Jupyter Notebook и Google Colab для аналитики

• Работать с датасетами из Kaggle и других источников

Ключевые темы курса:

• Python для анализа данных

• Exploratory Data Analysis (EDA)

• Data preprocessing

• Feature engineering

• Визуализация данных

• Основы машинного обучения

• Data wrangling и data cleaning

• Подготовка данных для ML-моделей

• Метрики качества моделей

• Анализ реальных бизнес-кейсов и датасетов

Для кого этот курс:

• Начинающие аналитики данных, data scientists, ML-инженеры

• Специалисты из областей финансов, маркетинга, HR, логистики, медицины, желающие внедрить data-driven подход

• Студенты и выпускники технических и экономических специальностей

• Все, кто хочет начать карьеру в data science, аналитике или машинном обучении

Формат обучения:

• Видеоуроки и ноутбуки с кодом

• Практические задания и мини-проекты

• Работа с реальными данными и задачами

Итог:
Вы получите твёрдую базу для старта в data science и сможете решать задачи аналитики и машинного обучения в реальных проектах. По окончании курса — портфолио проектов и навыки, востребованные на рынке.