Сколько стоит курс «Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс »?

Курс «Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс » доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс »?

Прохождение курса «Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс » занимает примерно 14 часов.

Какой рейтинг у курса «Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс »?

Курс имеет рейтинг 4.3 из 5 на основе 6 отзывов. На курсе обучается 1 625 учеников.

Где можно пройти курс «Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс »?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/249453.

Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс

Name: Python, matplotlib, pandas: экспресс-курс
Availability: InStock
Rating: 4.333333333333333 (6 reviews)

Показатель	Текущие показатели	Рост
Учеников на курсе	1 625
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	6
Рейтинг курса	4.333
Количество уроков	55
Количество квизов	40
Количество задач с кодом	55
Время прохождения курса	14 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1 год назад	—	—	—	—
Последнее обновление	14 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Чему вы научитесь

Цель курса: Познакомиться с основами Python, необходимыми для анализа и визуализации данных, а также подготовиться к поступлению в магистратуру "Анализ данных в девелопменте" и сетевую магистратуру по Финансовым технологиям:

Обучение в сетевой магистратуре по Финансовым технологиям очное и проходит на базе ВУЗов в Барнауле, Владивостоке, Екатеринбурге, Красноярске, Нижнем Новгороде, Таганроге, Томске, Тюмени, Ульяновске, Хабаровске. Чтобы получать информацию о программе и наши анонсы вы можете записаться в лонг-лист.

О курсе

Этот курс разработан для тех, кто хочет освоить основы программирования на Python с нуля, а также изучить библиотеки pandas и matplotlib для работы с табличными данными и их визуализации. Курс предназначен для подготовки ко вступительным испытаниям в магистратуры факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ "Анализ данных в девелопменте" и сетевую магистратуру "Финансовые технологии". Однако, также он позволит разобраться в основах Python и применять их для базового анализа данных.