Содержание курса
9
разделов
43
урока
143
теста
18 ч.
обн. 21 мая 2026
1. Введение
4 урока
7 128
4 986
8м
110
Закрытый
1.1
Рекомендации по прохождению курса
↗
2 769
1 451
3м 18с
34
Закрытый
1.2
Установка Anaconda (Jupyter Notebook)
↗
1 553
1 033
2м 38с
23
Закрытый
1.3
О библиотеках numpy и pandas
↗
1 450
1 146
3м 39с
28
Закрытый
1.4
Обзор инструментов pandas
↗
1 356
1 356
0м 24с
25
2. Структуры данных в Pandas: Series и DataFrame
2 урока
2 663
1 375
61м
72
Закрытый
2.1
Структура Series: Создание
↗
1 542
855
16м 30с
37
Закрытый
2.2
Структура DataFrame: Создание
↗
1 121
520
44м 21с
35
3. Работа с внешними источниками данных (ЧАСТЬ 1)
2 урока
1 626
1 020
32м
49
Закрытый
3.1
Чтение и запись файлов в формате csv
↗
899
525
15м 7с
27
Закрытый
3.2
Чтение и обработка файлов больших размеров
↗
727
495
16м 25с
22
4. Типы данных в pandas
2 урока
1 294
728
41м
46
Закрытый
4.1
Основы работы с типами данных в pandas
↗
699
380
18м 48с
21
Закрытый
4.2
Тип данных category
↗
595
348
23м 59с
25
5. Доступ к данным структур Series и DataFrame
8 уроков
3 189
1 806
164м
144
Закрытый
5.1
Доступ к данным структуры через атрибуты
↗
597
289
16м 37с
20
Закрытый
5.2
Индексаторы и доступ к данным по метке или по числовой позиции
↗
502
215
59м 31с
22
Закрытый
5.3
Определение целочисленной позиции метки строки (столбца)
↗
391
259
6м 56с
17
Закрытый
5.4
Изменение структуры с помощью методов-индексаторов loc и iloc
↗
377
206
19м 53с
19
Закрытый
5.5
Извлечение данных по условию. Булева индексация.
↗
355
240
15м 56с
18
Закрытый
5.6
Извлечение данных с помощью строковых методов
↗
325
189
21м 29с
16
Закрытый
5.7
Запрос данных с помощью метода query (eval)
↗
319
201
18м 11с
17
Закрытый
5.8
Фильтрация данных по меткам строк (столбцов)
↗
323
207
10м 24с
15
6. Работа с данными
17 уроков
3 530
2 148
624м
233
Закрытый
6.1
Сортировка по меткам / по значениям структур Series и DataFrame
↗
356
221
17м 12с
17
Закрытый
6.2
Уникальные значения. Методы unique, nunique, value_counts.
↗
289
180
30м 26с
15
Закрытый
6.3
Объединение и слияние данных. Методы merge, join, concat и др.
↗
290
169
64м 15с
14
Закрытый
6.4
Удаление данных. Метод drop и др.
↗
259
179
11м 7с
14
Закрытый
6.5
Дубликаты - поиск, удаление, создание
↗
254
179
7м 14с
13
Закрытый
6.6
Пропуски в данных - Missing values (NaN, None, pd.NA)
↗
229
141
77м 8с
14
Закрытый
6.7
Арифметические операции | Логические операции | Статистики
↗
219
136
42м 31с
13
Закрытый
6.8
Преобразование и замена данных. Методы apply, map, where, mask.
↗
213
128
27м 50с
16
Закрытый
6.9
Группировка и агрегация данных. Метод groupby, filter, transform
↗
220
117
49м 1с
14
Закрытый
6.10
Иерархическое индексирование. Многоуровневый индекс - MultiIndex
↗
164
66
79м 52с
14
Закрытый
6.11
Сводные таблицы. Методы stack, unstack, pivot_table, crosstab
↗
174
102
114м 26с
15
Закрытый
6.12
Переиндексация DataFrame. Методы reindex, reindex_like, etc.
↗
152
111
15м 48с
13
Закрытый
6.13
Разделение данных на интервалы и категории
↗
149
78
61м 15с
11
Закрытый
6.14
Временные метки и интервалы
↗
132
84
27м 41с
13
Закрытый
6.15
Группировка временных рядов. Передискретизация
↗
132
62
2м 45с
11
Закрытый
6.16
Другие полезные функции и методы для обработки данных
↗
147
98
1м 55с
13
Закрытый
6.17
Ускоряем работу в pandas
↗
151
97
0м 30с
13
7. Этапы обработки данных
2 урока
398
203
2м
24
Закрытый
7.1
Пайплайн обработки данных
↗
201
149
1м 49с
12
Закрытый
7.2
EDA и визуализация данных
↗
197
54
1м 6с
12
8. Работа с внешними источниками данных (ЧАСТЬ 2)
3 урока
555
315
9м
34
Закрытый
8.1
Чтение и запись файлов Excel
↗
196
116
0м 24с
11
Закрытый
8.2
Методы read_html и read_clipboard
↗
161
116
6м 12с
11
Закрытый
8.3
API, файлы Json и SQL
↗
198
83
2м 23с
12
9. Итоговое тестирование
3 урока
536
278
17м
13
Закрытый
9.1
Тест № 1
↗
293
96
3м 53с
13
Закрытый
9.2
Тест № 2
↗
85
24
14м 25с
0
Закрытый
9.3
Тест № 3
↗
158
158
0м 2с
0