Курс на Stepik
Обложка курса «Python for Data Science: Практика Numpy» на Stepik
Бесплатно

Stepik Awards 2024 — Номинант в номинации «Лучший курс в категории "Анализ данных"»: курс «Python for Data Science: Практика Numpy» Python for Data Science: Практика Numpy 4.816

Открыть на
STEPIK.ORG

Присоединяйтесь к практико-ориентированному курсу по NumPy. В 'Python for Data Science' акцент делается на решении множества задач, что позволяет применять полученные знания и вспомнить уже отработанный материал.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Учеников на курсе 7 131
Сертификаты, выданные на курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Отзывов получено 201
Рейтинг курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Рейтинг курса 4.816
Уроки в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Количество квизов 67
Задачи с кодом в курсе «Python for Data Science: Практика Numpy»Количество задач с кодом 139
Время прохождения курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Время прохождения курса
Обновления курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Обновления курса
Дата публикации курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Python for Data Science: Практика Numpy»Последнее обновление
Сложность easy
4.816
из 5
201 отзыв
★★★★★
176
★★★★
18
★★★
4
★★
1
2
Елена Карлова
Елена Карлова
1 месяц назад

Прекрасный курс для знакомства с библиотекой. Много задач на отработку синтаксиса и понимания.Было бы здорово, если давался сертификат. Автору большое спасибо, материал очень структурированный, с визуалом для лучшего понимания.

Дмитрий Чеберяк
Дмитрий Чеберяк
1 месяц назад

Хочу выразить огромную благодарность авторам за этот курс! Отдельное спасибо за то, что в практических заданиях вы предоставляете готовую архитектуру кода с продуманными, говорящими именами переменных (sorted_people_by_age, daily_returns и т.д.). Такой подход не просто помогает быстрее разобраться в синтаксисе NumPy, но и с самых первых шагов приучает новичков к правильной культуре написания чистого, красивого и читаемого кода. Это невероятно ценно и структурирует мышление. Курс отличный!

Евгений Лавров
Евгений Лавров
3 месяца назад

Хороший курс. Есть теория в удобном формате для заметок, практика. Могу выделить только то, что в курсе мало заданий, где нужно подумать и понять, что именно нужно использовать для решения.