Курс на Stepik
Обложка курса «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn» на Stepik
990 ₽

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 35
Сертификаты, выданные на курсе «Python для анализа данных: работа с Pandas, NumPy и Scikit-learn»Сертификатов выдано 14
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 990 ₽ —
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. 12 сентября 2026

Зачем вам этот курс?

1 урок
1. Ваш путь в мир Python и машинного обучения ↗

Введение в Python и настройка окружения

3 урока
1. Установка и настройка Anaconda ↗
2. Работа с Jupyter Notebook ↗
3. NumPy: работа с массивами ↗

Работа с данными в Pandas

4 урока
1. Основы Pandas: Series и DataFrame ↗
2. Чтение и запись данных ↗
3. Фильтрация и очистка данных ↗
4. Группировка и агрегация данных ↗

Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn

4 урока
1. Основы Matplotlib: простые графики ↗
2. Работа с несколькими графиками ↗
3. Введение в Seaborn: красивые графики ↗
4. Анализ данных через визуализацию ↗

Основы машинного обучения с Scikit-learn

4 урока
1. Подготовка данных для ML ↗
2. Линейная регрессия ↗
3. Классификация: KNN ↗
4. Оценка моделей и кросс-валидация ↗

Практический проект и итоги

2 урока
1. Итоговое задание ↗
2. Итоги курса и дальнейшие шаги ↗