Курс на Stepik
Обложка курса «Pandas для дата-инженера» на Stepik
800 ₽

Pandas для дата-инженера 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по pandas на Python для дата-инженеров: от Series и DataFrame до чтения файлов, очистки данных, groupby, merge, time series, производительности, тестирования и итогового ETL-проекта.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Pandas для дата-инженера»Учеников на курсе 87
Сертификаты, выданные на курсе «Pandas для дата-инженера»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Pandas для дата-инженера»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Pandas для дата-инженера»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Pandas для дата-инженера»Количество уроков 147
Тесты в курсе «Pandas для дата-инженера»Количество квизов 732
Время прохождения курса «Pandas для дата-инженера»Время прохождения курса
Стоимость курса «Pandas для дата-инженера»Стоимость курса 800 ₽
Обновления курса «Pandas для дата-инженера»Обновления курса
Дата публикации курса «Pandas для дата-инженера»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Pandas для дата-инженера»Последнее обновление

Чему вы научитесь

Как стать Senior Data Engineer за 3 года и не сойти с ума

Курс входит в линейку материалов канала Логово Дата-Инженера. Автор канала — Дима, Senior Data Engineer в Сбере. В канале публикуются hard-skill материалы по Data Engineering, разборы live-собеседований, заметки по архитектуре Enterprise-проектов и практические карты роста от junior до senior.

О курсе

Pandas для дата-инженера — подробный практический курс для тех, кто хочет уверенно обрабатывать табличные данные на Python: читать источники, чистить грязные датасеты, выбирать правильные типы, агрегировать, соединять таблицы и собирать воспроизводимые pandas-пайплайны.

Что внутри

  • 20 модулей и 146 уроков: от основ pandas до итогового ETL-проекта.
  • 728 тестовых вопросов для самопроверки.
  • 540 практических задач и разборов решений.
  • Series, DataFrame, индексация, read/write, dtypes, missing values, groupby, merge, pivot, MultiIndex, time series, performance, testing и production-подход.

Кому подойдет

Начинающим и растущим дата-инженерам, аналитикам, Python/SQL специалистам и backend-разработчикам, которым нужно превратить pandas из «ноутбучного инструмента» в нормальный рабочий инструмент для проверки гипотез, подготовки витрин и ETL.

Формат

Самостоятельное прохождение по схеме: теория, рабочие примеры на Python, тест для самопроверки и практические задачи с решениями. Оценочная нагрузка: 80-120 часов.

Результат

После курса студент сможет уверенно читать CSV/Excel/JSON/Parquet/SQL-источники, проектировать pandas-преобразования, контролировать качество данных, оптимизировать память и скорость, тестировать pandas-код и собирать воспроизводимый ETL-пайплайн.

Telegram

Разборы по pandas, Python, Spark, Kafka, Flink, Hadoop, Airflow, ClickHouse, S3, Docker/K8s, live-собеседования и архитектура Enterprise-проектов публикуются в канале Логово Дата-Инженера.

О курсе

Практический курс по pandas на Python для дата-инженеров: от Series и DataFrame до чтения файлов, очистки данных, groupby, merge, time series, производительности, тестирования и итогового ETL-проекта.

Для кого этот курс

Начинающие аналитики данных, Python-разработчики, студенты технических специальностей.

Начальные требования

Базовое понимание Python: переменные, функции, списки, словари и установка пакетов. SQL и опыт работы с таблицами будут полезны, но не обязательны.

Преподаватели курса

Нагрузка

80-120 часов

Расскажите о курсе друзьям