Сколько стоит курс «Python для анализа данных с нуля»?

Курс «Python для анализа данных с нуля» доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Python для анализа данных с нуля»?

Прохождение курса «Python для анализа данных с нуля» занимает примерно 5 часов.

Какой рейтинг у курса «Python для анализа данных с нуля»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 1 отзывов. На курсе обучается 371 учеников.

Где можно пройти курс «Python для анализа данных с нуля»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/300174.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python для анализа данных с нуля» на Stepik

Бесплатно

Python для анализа данных с нуля ★ 5.000

Name: Python для анализа данных с нуля
Availability: InStock
Rating: 5.0 (1 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Бесплатный курс Python для аналитика с нуля: переменные, списки и словари на данных, функции, чтение CSV, NumPy, pandas, группировки, соединение таблиц, даты и первый полный анализ. Без установки: вся практика проверяется прямо в браузере.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	371
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	1
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	34
Количество квизов	69
Количество задач с кодом	105
Время прохождения курса	5 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	2 ноября 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Python для анализа данных с нуля»

11 разделов Уроки в курсе «Python для анализа данных с нуля»

34 урока Тесты в курсе «Python для анализа данных с нуля»

69 тестов Задачи в курсе «Python для анализа данных с нуля»

105 задач Время прохождения курса «Python для анализа данных с нуля»

5 ч.

обн. 2 ноября 2026

Python как калькулятор аналитика

3 урока

1. Числа, строки и переменные ↗

2. Ввод и вывод: откуда берутся данные ↗

3. Условия: если, то ↗

Списки и словари на данных

4 урока

1. Список как колонка ↗

2. Словарь как строка таблицы ↗

3. Циклы: пройти по всем строкам ↗

4. Списковые включения ↗

Функции: упаковать расчёт

3 урока

1. Функция вместо копипасты ↗

2. Аргументы и возврат ↗

3. Функции над списками ↗

Файлы и CSV без библиотек

3 урока

1. Прочитать файл построчно ↗

2. Разобрать CSV руками ↗

3. Посчитать итог по файлу ↗

NumPy: массив вместо цикла

4 урока

1. Массив и его форма ↗

2. Векторизация: считать всё сразу ↗

3. Маски и отбор ↗

4. Агрегаты по осям ↗

pandas: таблица как объект

4 урока

1. DataFrame и Series ↗

2. Прочитать и посмотреть ↗

3. Отобрать строки и столбцы ↗

4. Новые столбцы из старых ↗

Группировки и агрегации

3 урока

1. groupby: разрез по сегменту ↗

2. Несколько агрегатов сразу ↗

3. Сводная таблица ↗

Соединение таблиц

3 урока

1. merge: связать по ключу ↗

2. Виды соединения и задвоение ↗

3. concat: склеить ↗

Даты и время

3 урока

1. Дата как тип, а не строка ↗

2. Извлечь день, неделю, месяц ↗

3. Скользящее окно ↗

Первый анализ: от CSV до вывода

3 урока

1. Постановка вопроса ↗

2. Расчёт по шагам ↗

3. Вывод и его проверка ↗

Итоговый проект

1 урок

1. Итоговый проект ↗