Курс на Stepik
Обложка курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn» на Stepik
290 ₽

Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Вы научитесь анализировать данные и предсказывать значения с помощью машинного обучения. Освоите Pandas, NumPy и Scikit-learn, Anaconda, Matplotlib, Seaborn и Jupyter notebook, чтобы строить модели, визуализировать их, и решать реальные задачи уже через несколько недель.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Учеников на курсе 34
Сертификаты, выданные на курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Сертификатов выдано 11
Отзывы о курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Количество квизов 38
Время прохождения курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Стоимость курса 290 ₽ —
Обновления курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn» 6 разделов Уроки в курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn» 18 уроков Тесты в курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn» 38 тестов Время прохождения курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn» 3 ч. Последнее обновление курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn» обн. 17 февраля 2026

1. Зачем вам этот курс?

1 урок
Закрытый
1.1 Ваш путь в мир Python и машинного обучения ↗
21
12
5м 38с
1

2. Введение в Python и настройка окружения

3 урока
Закрытый
2.1 Установка и настройка Anaconda ↗
15
10
7м 43с
0
Закрытый
2.2 Работа с Jupyter Notebook ↗
13
9
13м 28с
2
Закрытый
2.3 NumPy: работа с массивами ↗
13
8
12м 58с
1

3. Работа с данными в Pandas

4 урока
Закрытый
3.1 Основы Pandas: Series и DataFrame ↗
11
5
5м 15с
1
Закрытый
3.2 Чтение и запись данных ↗
8
5
-
1
Закрытый
3.3 Фильтрация и очистка данных ↗
8
7
-
1
Закрытый
3.4 Группировка и агрегация данных ↗
9
6
-
0

4. Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn

4 урока
Открытый
4.1 Основы Matplotlib: простые графики ↗
28
10
1м 33с
1
Закрытый
4.2 Работа с несколькими графиками ↗
8
5
-
1
Закрытый
4.3 Введение в Seaborn: красивые графики ↗
6
5
-
0
Закрытый
4.4 Анализ данных через визуализацию ↗
8
3
-
1

5. Основы машинного обучения с Scikit-learn

4 урока
Закрытый
5.1 Подготовка данных для ML ↗
7
2
-
1
Закрытый
5.2 Линейная регрессия ↗
6
2
-
0
Закрытый
5.3 Классификация: KNN ↗
7
3
-
0
Закрытый
5.4 Оценка моделей и кросс-валидация ↗
6
3
-
1

6. Практический проект и итоги

2 урока
Закрытый
6.1 Итоговое задание ↗
11
3
0м 2с
0
Закрытый
6.2 Итоги курса и дальнейшие шаги ↗
4
1
-
0