Чему вы научитесь
- Чему вы научитесь:
- Работать с многомерными массивами NumPy: освоите векторные вычисления, которые работают в десятки раз быстрее обычных циклов Python.
- Управлять структурами Pandas: уверенно использовать Series и DataFrame для хранения и обработки табличных данных.
- Проводить разведку данных (EDA): быстро вычислять основные статистики (среднее, медиана, корреляция) и находить скрытые закономерности.
- Очищать «грязные» данные: профессионально обрабатывать пропуски, удалять дубликаты и исправлять типы данных для анализа.
- Владеть индексацией и срезами: выбирать нужные данные из огромных таблиц по любым сложным условиям.
- Группировать и агрегировать: создавать сводные таблицы и анализировать данные в разрезе категорий (например, продажи по городам или статистика по игрокам).
- Объединять источники: соединять данные из разных файлов и таблиц с помощью методов Merge и Join.
- Как мы это сделаем?
- Мы не будем просто смотреть видео. Вы закрепите каждый навык через:
- Интерактивные задачи прямо на платформе.
- Работу с реальными CSV-файлами (никаких вымышленных цифр).
- Кейсы из практики, которые встречаются на собеседованиях на позицию Junior Analyst.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
-
Типы данных: числа, строки, списки и словари.
-
Управляющие конструкции: циклы (
for,while) и условные операторы (if-elif-else). -
Функции: как объявлять функции (
def) и передавать в них аргументы. -
Работа со списками: индексация, срезы (slices) и методы списков (
append,pop).
Технические требования:
-
Навык установки библиотек через
pip(хотя большинство задач можно решать прямо в браузере на Stepik). -
Установленный интерпретатор Python 3.x или использование среды Jupyter Notebook / Google Colab (рекомендуется для практики).
Важно: Знание высшей математики или статистики на старте не требуется — мы разберем необходимые концепции по ходу дела.
Преподаватели курса
508
Как проходит обучение
Обучение на курсе построено по принципу «Теория в один клик — Практика в десять строк». Мы ценим ваше время, поэтому процесс максимально автоматизирован и удобен:
-
Короткие модули: Весь материал разбит на небольшие смысловые блоки. Вы изучаете одну конкретную тему (например, «Фильтрация данных») и сразу закрепляете её.
-
Интерактивные задачи: Прямо в окне браузера вы будете писать код на Python. Наша система мгновенно проверит его и выдаст результат. Вам не нужно ничего устанавливать на компьютер для решения базовых задач.
-
Работа с реальными файлами: В блоке по Pandas вы будете скачивать настоящие датасеты (статистика, финансы, игры), обрабатывать их у себя и вводить ответы на основе полученных данных.
-
Поддержка в комментариях: Если задача не поддается — вы всегда можете заглянуть в раздел комментариев, где студенты и авторы курса обсуждают решения и разбирают типичные ошибки.
-
Свободный график: Вы сами решаете, когда учиться. Курс доступен 24/7, и вы можете проходить его в удобном для вас темпе.
Что вы получите
- Прикладной навык: вы перестанете бояться «грязных» данных и научитесь превращать их в понятные отчеты и графики.
- Готовые шаблоны кода: у вас останется база проверенных решений для типичных задач аналитики (чтение файлов, очистка данных, сводные таблицы), которые можно сразу применять в работе.
- Опыт работы с реальными данными: вы поработаете с настоящими датасетами, а не с учебными примерами «из учебника».
- Сертификат Stepik: после успешного завершения всех заданий вы получите сертификат, который можно добавить в резюме или профиль на LinkedIn.
- Подготовка к Data Science: прочный фундамент, без которого невозможно изучение машинного обучения и нейросетей.
- Доступ к сообществу: возможность обсуждать задачи с другими студентами и обмениваться опытом в комментариях.