Курс на Stepik
Обложка курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям» на Stepik
790 ₽

Pandas для аналитика: от данных к решениям 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по Pandas для тех, кто хочет не просто писать код, а находить ответы на бизнес-вопросы. На реальных сценариях вы научитесь очищать данные, считать метрики, искать инсайты и соберёте проект для портфолио.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Учеников на курсе 35
Сертификаты, выданные на курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Количество уроков 25
Тесты в курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Количество квизов 26
Задачи с кодом в курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Количество задач с кодом 1
Время прохождения курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Время прохождения курса
Стоимость курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Стоимость курса 790 ₽
Обновления курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Обновления курса
Дата публикации курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям» 7 разделов Уроки в курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям» 25 уроков Тесты в курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям» 26 тестов Задачи в курсе «Pandas для аналитика: от данных к решениям» 1 задача Время прохождения курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям» 2 ч. Последнее обновление курса «Pandas для аналитика: от данных к решениям» обн. 6 августа 2026

Установка всего необходимого

3 урока
1. Установка Visual Studio Code
2. Установка Python
3. Установка jupyter notebook

Знакомство с данными в Pandas

4 урока
1. Series и Dataframe
2. Чтение из различных источников
3. Знакомство с методами
4. Практика

Data selection и фильтрация

4 урока
1. Работа со столбцами
2. Фильтрация
3. Работа с индексами
4. Практика

Преобразование данных

5 уроков
1. Работа с пропусками
2. Добавление и удаление данных
3. Приведение типов
4. Работа с дубликатами
5. Практика

Агрегация и группировка данных

4 урока
1. Агрегирующие функции
2. Трансформация
3. Pivot table
4. Практика

Объединение таблиц и работа со временем

3 урока
1. Объединение DataFrame
2. Работа с datetime
3. Практика

Проект

1 урок
1. Маркетинговая аналитика