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]
Курс полезен именно как вводный, для быстрого понимания что такое библиотека pandas, как ее можно использовать для анализа данных. По окончанию можно попробовать выполнять азы работы по анализу данных.
Из недостатков:
1. Мало практических заданий. Кое-где буквально одна практика на задание - это очень и очень мало.
2. Похоже, что автор подзабросил развитие курса. Хотелось бы, чтобы появились новые блоки, а в имеющихся - новые, более сложные, задания.
Тем не менее, благодарю автора за курс, мне он оказался полезен.
Как вводный курс, чтобы посмотреть, что да как пойдет, а так если найдете бесплатный вариант, то результат будет аналогичным. Коротко, сжато, быстро и сразу всё забываешь, ИИ пишет код в разы лучше, тем более с пандасом.
Курс мне понравился, отлично подойдет тем, кто хочет быстро понять основы. Можно пройти за 2-3 вечера - у меня ушло в общей сложности около 9-10 часов (вела параллельно конспект в Jupyter Notebook, а так можно пройти и быстрее).
Из минусов - есть недочеты в формулировке некоторых задач, некоторая информация устарела, но заметила это всего в паре мест.
По комментариям видно, что замечания к курсу учитываются и ошибки исправляются, автор отвечает на вопросы.
Я не буду снижать оценку курсу, но у меня есть несколько замечаний.
1) В заданиях были вопросы по функциям, которые не рассматривались в уроке. Я понимаю, что могу спокойно погуглить / спросить у llm'ки. Но тогда для чего мне вообще этот курс? И ладно был бы бесплатным, но нет.
2) Преподавателя на курсе, видимо, больше нет, ибо на вопросы окологодичной давности уже никто не отвечает. И курс не такой популярный, чтобы студенты помогли с ответами. Опять обращаемся к llm'ке.
3) Вытекает из предыдущего. Нет преподавателя / ответственного за курс - никто не исправляет недочеты, на которые указывают студенты. В самих заданиях есть небольшие помарки (например, в одном задании указано, как называется наш DataFrame, а в другом - уже нет. Вот и думай, что писать в ответе).
4) Очень мало практики! Все контрольные я делала с оглядкой на конспекты.
Но если закрыть глаза на эти недочеты, то курс вполне дает представление о pandas.
В других комментариях я видела замечания о том, что практические задачи можно буквально копи-пастнуть из лекции и это не есть хорошо. Я тут придерживаюсь другого мнения: мне, как новичку, гораздо легче сделать по образу и подобию задачи из лекции.
Это мой первый курс по pandas, поэтому пока не могу сказать стоит ли проходить этот курс или есть материалы лучше.
