Чему вы научитесь
- Подготавливать рабочую среду: уверенно использовать Google Colab, писать код по стандартам PEP 8 и работать с архивами
- Использовать базовые инструменты: применять основы Python и NumPy для аналитики, работать с главными объектами Pandas (Series и DataFrame)
- Загружать и сохранять данные: читать датасеты из различных источников (CSV, Excel, HTML, JSON, SQL-базы данных) и экспортировать результаты работы
- Проводить первичное исследование: настраивать отображение таблиц и делать быстрый разведочный анализ данных (EDA)
- Управлять структурой таблиц: добавлять, изменять и удалять строки и столбцы
- Выполнять сложную фильтрацию: индексировать, сортировать и отбирать нужные данные, в том числе с помощью регулярных выражений
- Очищать датасеты: находить и удалять дубликаты, а также грамотно обрабатывать пропущенные значения
- Работать с разными форматами: эффективно обрабатывать текст, числовые значения, даты и время
- Агрегировать и анализировать: применять функции агрегации, группировать данные (в том числе с разбиением на интервалы) и создавать удобные сводные таблицы
- Связывать данные: профессионально объединять датафреймы с помощью pd.concat, метода join и всех видов merge (Inner, Left, Right, Outer, Cross)
- Визуализировать результаты: строить наглядные линейные графики, гистограммы, столбчатые и круговые диаграммы, диаграммы рассеяния и «ящики с усами» (Boxplots), а также сохранять их для отчетов
- Решать комплексные задачи: применять весь арсенал изученных методов в рамках финального проекта — от загрузки "грязных" данных до готовых графиков.
О курсе
Практический курс для тех, кто хочет уверенно освоить Pandas для анализа данных. Видеолекции, удобные конспекты, блокноты с кодом и максимум практики. Вы пройдете полный цикл работы с датафреймами: от загрузки и очистки до объединения, агрегации и визуализации, а главное научитесь применять эти навыки для решения аналитических задач.
Для кого этот курс
– Аналитиков данных
– Бизнес-аналитиков
– Маркетинговых аналитиков
– Продуктовых аналитиков
– Системных аналитиков
– BI-аналитиков и BI-разработчиков
– Разработчиков
– Тестировщиков
– Маркетологов
– Project и Product менеджеров
– Data Engineer и Data Scientist
– Предпринимателей и руководителей подразделений
– Студентов технических специальностей
– Начинающих специалистов для старта карьеры в IT
– Всех, кто хочет освоить Pandas и NumPy для анализа данных с нуля
Начальные требования
– Базовые навыки работы с компьютером на уровне обычного пользователя
– Базовое знание Python (переменные, циклы, функции, условные операторы): все есть в отдельном курсе "Основы Python для анализа данных"
Преподаватели курса
2 147
Как проходит обучение
Виды материалов:
- Видеолекции с объяснениями
- Оформленные конспекты к урокам
- Тестовые задания на закрепление материала
- Интерактивные задачи для отработки навыков
- Итоговый проект
- Оформленные итоговые файлы Google Colab
- Готовые наборы данных для самостоятельной практики и экспериментов
Рекомендации по изучению:
- Повторяйте пройденные темы
- Не пропускайте практические задания
- Выполняйте все задания самостоятельно
- Задавайте вопросы в комментариях курса
- Делайте пометки и комментарии в материалах
Что вы получите
- Навыки работы с библиотекой Pandas для анализа данных
- Более 370 тестовых заданий для проверки теории
- Более 180 практических задач для отработки навыков
- Пожизненный доступ к материалам и обновлениям курса
- Изучение в своем темпе
- Доступ к форуму решений
- Помощь преподавателя по всем материалам курса
- Разбор итогового проекта
- Оформленные итоговые файлы Google Colab
- Оформленные конспекты
- Готовые datasets для самостоятельной практики и экспериментов
- Сертификат об окончании курса
Нагрузка
5 часов в неделю