Сколько стоит курс «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»?

Курс «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных» доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»?

Прохождение курса «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных» занимает примерно 3 часов.

Какой рейтинг у курса «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 203 учеников.

Где можно пройти курс «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/230619.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных» на Stepik

Бесплатно

Python для аналитиков: очистка и подготовка данных ★ 0.000

Name: Python для аналитиков: очистка и подготовка данных
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Привет! В эпоху ИИ и нейросетей успех проекта зависит не от модных алгоритмов, а от качественной подготовки данных. Предварительная обработка превращает хаос в структурированное сокровище для анализа. Этот курс научит чистить и готовить данные, превращая их в инструмент для решений. Готов? Поехали!

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	203
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	83
Количество квизов	343
Количество задач с кодом	1
Время прохождения курса	3 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	6 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	25 июня 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»

9 разделов Уроки в курсе «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»

83 урока Тесты в курсе «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»

343 теста Задачи в курсе «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»

1 задача Время прохождения курса «Python для аналитиков: очистка и подготовка данных»

3 ч.

обн. 25 июня 2026

Извлечение данных

7 уроков

1. Введение ↗

2. CSV ↗

3. JSON ↗

4. JSON (продолжение) ↗

5. XML ↗

6. Excel ↗

7. REST API ↗

Важность качества данных

6 уроков

1. Quiz по извлечению данных ↗

2. Введение ↗

3. Почему качество данных важно? ↗

4. Измерение качества данных ↗

5. Реализация контроля качества на протяжении жизненного цикла ↗

6. Данные в извлечении (Data Silos) ↗

Профилирование данных

6 уроков

1. Quiz по качеству данных ↗

2. Введение ↗

3. Понимание профилирования данных ↗

4. Исследование данных - Profiler против ручного EDA ↗

5. Pandas` ydata_profiling ↗

6. Profiling high volumes of data with the pandas data profiler ↗

Очистка неупорядоченных данных

5 уроков

1. Введение ↗

2. Переименование столбцов ↗

3. Удаление ненужных или избыточных столбцов ↗

4. Работа с несоответствующими и неправильными типами данных ↗

5. Работа с датами и временем ↗

Трансформация данных

14 уроков

1. Введение ↗

2. Объединение датасетов ↗

3. Обработка дубликатов при объединении датасетов ↗

4. Валидация данных перед объединением ↗

5. Группировка ↗

6. Агрегация ↗

7. Конкатенация ↗

8. Использование функции apply для сгруппированных данных ↗

9. Обработка дубликатов в столбцах ↗

10. Фильтрация ↗

11. Индексация ↗

12. Сортировка индексов ↗

13. Merge vs join ↗

14. Объединение DataFrame'ов ↗

Обработка пропущенных значений и выбросов

9 уроков

1. Quiz по трансформации ↗

2. Quiz по Data Sinks ↗

3. Введение ↗

4. Обнаружение пропущенных значений ↗

5. Обработка пропущенных значений ↗

6. Удаление пропущенных данных ↗

7. Заполнение пропущенных данных ↗

8. Создание индикаторных переменных ↗

9. Обнаружение и обработка выбросов ↗

Нормализация и стандартизация

8 уроков

1. Quiz по обработке пропущенных значений и выбросов ↗

2. Введение ↗

3. Масштабирование признаков к диапазону ↗

4. Min-max scaling ↗

5. Стандартизация ↗

6. Robust scaling ↗

7. Quantile Transformer ↗

8. Сравнение методов ↗

Обработка категориальных признаков

7 уроков

1. Quiz по нормализации и стандартизации ↗

2. Введение ↗

3. Label encoding ↗

4. One-hot encoding ↗

5. Target encoding (mean encoding) ↗

6. Frequency encoding ↗

7. Binary encoding ↗

Временные ряды

21 урок

1. Quiz по обработке категориальных признаков ↗

2. Введение ↗

3. Понимание компонентов временных рядов ↗

4. Анализ временных рядов ↗

5. Экспоненциальное сглаживание ↗

6. Стационарность во временных рядах ↗

7. Корреляция и автокорреляция ↗

8. Авторегрессия ↗

9. Статистические модели прогнозирования: от простого к сложному ↗

10. Статистические модели прогнозирования. Продолжение. ↗

11. Модели прогнозирования гетероскедастичности ↗

12. Валидация временных рядов ↗

13. Выявление пропущенных значений во временных рядах ↗

14. Обработка пропущенных значений во временных рядах ↗

15. Удаление пропущенных данных ↗

16. Интерполяция ↗

17. Работа с аномалиями ↗

18. Методы скользящего окна ↗

19. Инженерия признаков для временных рядов ↗

20. Дифференцирование временных рядов ↗

21. Другие методы предсказания временных рядов ↗