Курс на Stepik
Обложка курса «Python: анализ данных с Pandas» на Stepik
1 990 ₽

Python: анализ данных с Pandas ★ 4.769

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс посвящен практической работе с Pandas. Вы получите необходимую теорию и закрепите ее на большом количестве практических задач.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Python: анализ данных с Pandas»Учеников на курсе 2 232
Сертификаты, выданные на курсе «Python: анализ данных с Pandas»Сертификатов выдано 753
Отзывы о курсе «Python: анализ данных с Pandas»Отзывов получено 169
Рейтинг курса «Python: анализ данных с Pandas»Рейтинг курса 4.769
Уроки в курсе «Python: анализ данных с Pandas»Количество уроков 20
Тесты в курсе «Python: анализ данных с Pandas»Количество квизов 49
Время прохождения курса «Python: анализ данных с Pandas»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Python: анализ данных с Pandas»Стоимость курса 1 990 ₽ —
Обновления курса «Python: анализ данных с Pandas»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Python: анализ данных с Pandas»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Python: анализ данных с Pandas»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Python: анализ данных с Pandas» 3 раздела Уроки в курсе «Python: анализ данных с Pandas» 20 уроков Тесты в курсе «Python: анализ данных с Pandas» 49 тестов Время прохождения курса «Python: анализ данных с Pandas» 6 ч. Последнее обновление курса «Python: анализ данных с Pandas» обн. 25 января 2026

Анализ датафреймов по отдельности

9 уроков
1. Чтение данных из файлов ↗
2. Экспресс знакомство с данными ↗
3. Вывод столбцов ↗
4. Типы данных ↗
5. Фильтрация строк ↗
6. Фильтрация строк с помощью методов .contains() и .startswith() ↗
7. Сортировка строк ↗
8. Агрегирующие функции ↗
9. Группировка строк ↗

Анализ нескольких связанных датафреймов

2 урока
1. Merge a. k. a join ↗
2. Конкатенация ↗

Дополнительный обязательный модуль

9 уроков
1. Работа с датами и временем ↗
2. Сводные таблицы ↗
3. Новые способы создания датафреймов ↗
4. Категоризация номинальных признаков ↗
5. Замена значений в датафрейме ↗
6. Визуализация в pandas ↗
7. Слайсинг ↗
8. Метод .apply() ↗
9. Заключение ↗