Чему вы научитесь
- Подготавливать рабочую среду: уверенно работать в Jupyter Notebook и Google Colab, оформлять документацию в Markdown, писать код по стандартам PEP 8
- Понимать фундамент Python: работать с базовыми типами данных, переменными, конвертацией типов, вводом-выводом, индексацией и срезами
- Использовать структуры данных: эффективно применять списки (включая генераторы списков List Comprehensions), кортежи, множества и словари.
- Управлять логикой кода: использовать условные операторы, циклы и конструкцию обработки исключений
- Писать функции: создавать собственные функции, гибко работать с аргументами, применять lambda-функции, а также map, filter и reduce
- Работать с базовыми модулями: импортировать библиотеки, выполнять базовые операции с файлами и управлять датами/временем через модуль datetime
- Использовать инструменты аналитики: применять библиотеки NumPy и Pandas
- Загружать и сохранять данные: читать датасеты из различных источников (CSV, Excel, HTML, JSON, SQL-базы данных) и экспортировать готовые результаты
- Проводить исследование и управлять структурой таблиц: настраивать отображение датафреймов, делать разведочный анализ (EDA), добавлять, изменять и удалять строки и столбцы
- Выполнять фильтрацию и очистку данных: сортировать и отбирать данные (в том числе через регулярные выражения), удалять дубликаты и правильно обрабатывать пропущенные значения
- Агрегировать и связывать таблицы: группировать данные (groupby, разбиение на интервалы), строить сводные таблицы и объединять датафреймы с помощью concat, join и всех видов merge
- Визуализировать результаты: строить графики (линейные, столбчатые, круговые, гистограммы, Scatter Plot, Boxplot), сохранять их для отчетов и применять весь арсенал навыков в финальном проекте
О курсе
Освойте Python и Pandas для анализа данных с абсолютного нуля!
Внутри программы: емкие видеолекции, удобные конспекты и более 1000 тестовых и практических задач. Вы изучите синтаксис Python, научитесь загружать, очищать, агрегировать и визуализировать данные в Pandas, а также выполните финальный проект с поддержкой автора.
Для кого этот курс
– Аналитиков данных, бизнес-аналитиков и системных аналитиков
– Маркетинговых и продуктовых аналитиков
– BI-аналитиков и BI-разработчиков
– Разработчиков и тестировщиков
– Маркетологов, Project и Product-менеджеров
– Будущих Data Engineer и Data Scientist
– Предпринимателей и руководителей подразделений
– Студентов технических специальностей
– Начинающих специалистов для уверенного старта карьеры в IT
– Всех, кто хочет с нуля освоить Python, NumPy и Pandas для работы с данными
Начальные требования
– Специальная подготовка или опыт в программировании не требуются — мы начинаем с самых азов Python и постепенно переходим к анализу данных в Pandas
– Достаточно базовых навыков работы с компьютером и школьных знаний математики
Преподаватели курса
2 147
Как проходит обучение
Виды материалов:
- Видео-лекции
- Конспекты лекций
- Оформленные блокноты с кодом
- Тестовые и практические задания
- Финальный проект обработки данных в Pandas
- Видео-разборы задач
Рекомендации по усвоению курса:
- Повторно просматривать лекции и конспекты
- Писать комментарии и вопросы
Что вы получите
- Комплексные знания и практические навыки работы с Python, NumPy и Pandas: от базового синтаксиса до построения графиков и сводных таблиц
- Более 650 тестовых заданий для проверки теории
- Более 420 интерактивных и практических задач для отработки навыков
- Разбор полноценного итогового проекта по анализу данных
- Оформленные конспекты и готовые блокноты Google Colab со всем кодом
- Готовые датасеты (datasets) для самостоятельной практики и экспериментов
- Доступ к форуму решений
- Личную помощь преподавателя по всем материалам программы
- Изучение в своем комфортном темпе
- Пожизненный доступ ко всем материалам и будущим обновлениям
- Сертификаты об окончании курсов для вашего резюме и портфолио
Нагрузка
5 часов в неделю