Чему вы научитесь
- Эффективно работать с таблицами данных с помощью DataFrame и Series
- Выполнять фильтрацию, сортировку и группировку данных
- Применять агрегатные функции для анализа данных
- Объединять и сливать наборы данных с помощью merge и concat
- Работать с отсутствующими и дубликатами данных
- Применять методы для очистки и подготовки данных
- Создавать сводные таблицы (pivot) и анализировать данные
- Выполнять операции со временем
О курсе
Pandas — мощная библиотека для работы с данными в Python. Курс предлагает увлекательные текстовые уроки, множество тестов и практических задач, которые помогут глубже понять работу с табличными данными.
[Python, Pandas, обработка данных, Data Science]
Для кого этот курс
Для начинающих аналитиков данных и специалистов по Data Science, которые хотят освоить Pandas с нуля.
Для программистов на Python, стремящихся углубить навыки работы с табличными данными.
Для студентов, изучающих анализ данных и готовящихся к работе с большими массивами информации.
Для специалистов в области бизнеса и финансов, которым нужно автоматизировать обработку данных и анализ.
Для всех, кто хочет научиться эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать данные на практике.
Начальные требования
Базовые знания Python: понимание синтаксиса, работы с переменными, списками и циклами.
Преподаватели курса
1 859
Как проходит обучение
Онлайн формат: Вы получаете доступ к урокам в удобное для вас время, что позволяет учиться в собственном темпе.
Практические задания: К каждому уроку прилагаются задания на закрепление теории и написание кода, которые помогут вам на практике освоить работу с Pandas.
Автоматические проверки: Выполняя кодовые задания, вы сразу увидите результат работы и сможете проверить свои ответы.
Тесты: Для самопроверки предусмотрены тесты, которые позволят оценить ваше понимание теоретического материала.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 163 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Диплом
- Навыки работы с Pandas достаточные для качественной и эффективной работы
- Инструменты и знания необходимые для анализа данных